论文研究-基于证据推理的武器装备体系能力需求满足度评估方法.pdf

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论文研究-基于证据推理的武器装备体系能力需求满足度评估方法.pdf,  武器装备体系能力需求满足度评估中存在底层指标类型多样、评估信息不确定的问题. 针对这一问题, 提出了一种基于证据推理的满足度评估方法. 该方法首先构造信度规则库, 然后将多种类型的不确定性数据转换成统一的信度结构, 最后通过证据推理方法获得能力需求满足度分布. 文末, 以陆上区域防空武器装备体系能力需求满足度评估为例说明
212 系统工程理论与实践 第31卷 定义1信度规则库同 规则库由“IF-IHEN规则组成,且每条规则为信度结构(如公式(2),称这种规则库为信度规则库 在规对库中引入信度的概念,是因为用信度能很好地刻画规则的不确定性⑤-6.带有信度结构的能力评 估规则库中规则用(2)式表示.其中k表示在第k条规则中.前提条件成立时,结论为r的信度,并且 ∑b1Ak≤1.该条规则在规则库中的相对权重记为6k,该条规则的前提条件间的相对权重为6k1,6k2, n,若∑l=11k=1则称该条规则的信息是完全的∑1从k=0表示对输出结果一无所知,∑1Ak≤1 表示对输出结果部分可知 Rk: If AiA A2A,AAn, thenf(r1. B1k), (r2, B2k),., (rL, BLk)I 如武器装备体系能力需求满足度评估规则库中针对预瞀机预啓能力的规则.规则1:当预警范围超过 400公里,系统平均预警时间为10分钟,预警系统的可靠性较高时,预警机的预警能力为(强,0.5)(中,0.2) (一般,0.3).该条规则在规则库中的相对权重为O.7,各项前提条件的权重为0.2,0.6.,0.2 32输人数据的转换 输入数据的转换,是将输入数据转换成信度结构数据(确定性数据可以看作信度为1的数据)并计算输 入对规则的前提条件中属性的匹配程度.与所有能力相对应的输入方式为 (r1,e1)∧(x2,E2)A…∧(mr,E) ε;是对输入数据的信度,如体系中某项装备的通信能力(通信时延小于0.5秒,0.9)表示对于通信延迟时 间小于0.5秒的把握是0.9.对于仿真结果数据,信度取仿真结果的频率值.带有信度的输入数据对底层能力 需求的匹配程度计算,如式(4)所示 )={(A;a);i=1,2,…,1,j=1,2,…,|A} Ail a;表示输入对能力需求c的第j个取值A的匹配程度,a∈[0,1.(x,A)刻画x;与A的相似程 度称为相似函数,的选取与指标的类型有关,这里讨论几种常见情形,更深入的讨论可以参见文献[79 1)规则中的前提属性取值为离散数值 假设规则库中的能力c的取值A2为A={A1,A2,…,AA,},不失一般性,序列单调递增,则 k(a (k+1) aik (r;,A4) 4(k+1)=A,=k+1 (5) 0 2,……,A|,j≠k,k+1 如规则库中地面雷达预警范围取值包括40,60,80,实际输入值为(75,1),则输入对能力指标的匹配程度φ (75,40)=0;g(75,60)=0.25:y(75,80)=0.75 2)规则中的前提属性取值为单点,记为A* 2(x;,A)=1 max(Ai-pl, q- Ai 其中;为武器装备体系该项能力的实际值,,q为x:的实际取值区间.这样定义的相似函数φ可以保证 当m=A*时,取值为1,;远离A*时函数递减 3)输入值是专家经验主观判断 此时直接用输入值,即ω=ε.如指挥控制能力包含的子能力——决策能力,在规则库中的取值 为A/B/C,对应为强/中/一般,实际输入值(强,0.8)(中.0.2)(一般,0),则aA=0.8,B=0.2,aC=0 33输人对规则的匹配程度计算 331输人对规则前提条件匹配程度计算 根据公式(4)的转换公式,设输入对应于第k条规则依次转换成(4,a),(42,Q),…,(4,ah).记 ak为输入对第k条规则的匹配程度.输入对规则匹配程度的计算实质是将输入对规则前提的每一个分项进 行聚集即ak=9(ah,2,…,m)这里对规则的前提条件分两种情况进行讨论:1)所有的前提条件都是 用“∧”连接;2)所有条件都是用“V”连接.如果两种逻辑符号在某条规则中同时存在,则可通过逻辑数学 的方法,将该规则拆分成多条只包含一种运算符号的形式 第11期 程贲,等:基于证据推理的武器装备体系能力需求满足度评估方法 2213 1)前提条件用“∧”连接,计算ak 其中 =1 ax Ohio 由式(7)可知6k;∈(0,1],a∈0,1,ak≤min{a分} =12,……,k 2)前提条件用“∨”连接,计算ak k(1) k()+(1-aA(2)b+1,ak 经过转换后的数据对第k条规则的归一化后的激活程度用(⑨)式计算,其中θk为第k条规则的相对权 重,ak为输入值对第k条规则的匹配程度.若αk=0,则ωk=0,此时第k条规则未被激活 Z ak k (9) 6 3.32输人对规则结论信度分布的修正 ∑((t6) Ct∈ BI:= Sukuk, uk o(t, k) φ(t.k) 否则 k称为修正因子是对结果的修正如果输入信息是完全的,即v有∑1a=1,则顶=A,T 表示第k条规则中包含的能力属性个数,1=1,2…,L,h=1,2,…,K,表示规则库中共有L个结论,K条 规则at;可以山(4)式计算 3.4基于证据推理的指标聚集 经过上述的三个步骤,构造了信度规则库,完成了输入数据转换,获得输入数据对相应规则的激活程度, 下一步是基于证据推理的指标聚集其实质是由下一层能力需求的满足程度推导上一层能力需求满足程度的 分布.这里采用文献⑤5]的方法 341构造基本可信数 基本可信数的构造如式(11)所示.其中m1,是为第k条规则的第l个结论分配的基本可信数.mRk 表示第k条规则没有分配到任何结论的基本可信数,显然,m:=mk+mR:k mlk welk =1,2,…,L,k=1,2,……, mk=1-4k∑h (11 mRk=l Rk ∑ 342证据组合 这一步是将输入激活(wk>0)的多条规则进行融合,计算过程如式(12)所示.不妨设前S条规则被激 活.其中β:为输入值(武器装备体系的能力特征参数)得到结果值(武器装备是否满足能力需求)的信度 R为对结果不确定的度量.m,E(k),mR,E(A),mR,E()为综合前k条规则的结果,并规定m,B(1)=m1,1, mRE(1)=mn,1,mR,E(1)=mn,1·这里采用文献5,10的推导算法 214 系统工程理论与实践 第31卷 m(k+1)-KF(k+1)(m,(k)m,k+1+m,(4)mR,k+1+m,F(k)m,k+1) mR, E(k+1=KE(+1)(R E(k)R (k+1) m72,E(k+1)=K(k+1)(mPB(k)mn、+1)+mn,D(mn(h)+mP,D(k)m,h+1 kC+D=(1-∑∑mE8mk (12) L=1t=1,t≠l L , E(S) 1一TR,E(k+1 R, E(S) R,E(S) 4示例 下以陆上区域防空武器装备体系能力需求满足度评估为例说明该方法的应用对能力需求满足程度划分 为三个等级:满足、基本满足、不满足.陆上区域防空能力需求结构如图1所示,并且假设规则库中规则的 权重相等.规则的前提条件的相对权重也相等,即θ=01≠k,,k=1,2.…,124),6k1=62= 规则库中涉及的能力及取值如表1所示,规则库中共有124条规则,限于篇幅,列岀部分规则、如表2所示. LEVEL I LEVEL 2 LEVEL 3 LEVEL 4 地面畫达预警能力 预警范围 预警时间c13 侦察预警能力c2 预警机预警能力c 预警范围c4 陆上 预警时间c 区域 决策能力c1 防空 指挥控制能力c3 保密性c 能力 通信能力 通信类型 火力拦截能力c 通信带宽cs ‖)地空导弹拦截能力c 拦截概率 19 高射炮防空能力co 拦截区域C20 反应时间c21 飞机拦截能力c1 载弹量c2 图1陆上区域防空能力需求结构示意图 表1陆上区域防空涉及的各项能力及取值表 编号 能力名称 能力取值 编号能力名称 能力取值 陆!区城防空能力满足/基本满足/不满足‖c2预警范形40.00(单位你:公里 侦察预警能力满足/基本满足/不满足‖c3预警时间5,10,15(单位:分钟) c3指挥控制能力满足/基本满足/不满足‖ca4预瞥范围20.00400单位:公里) C4 火力拦截能力满/基本满足/不满足‖c15预警时间10,20,30(单位:分钟) Cs地面雷达预警能力 强/中/一般 C16保密性 强/中/一般 预警机预警能力 强/中/一般 C17通信类型有线、无线、卫星通信 决策能力 强/中/一般 c18通信带宽 2,3(单位:Gbps) 通信能力 强/中/一般 c19拦截概率 0.。8,0.9) c9地空导弹拦截能力 强/中/一般 c20拦戳区域(200,300)(单位:公里) c10高射炮拦截能力 强/中/一般 C21反应时间8,10(单位:分钟) C11 飞机拦截能力 强/中/一般 C22载弹量 612(单位:枚) 第11期 程贲,等:基于证据推理的武器装备体系能力需求满足度评估方法 2215 表2带有信度结构的能力评估规则库 ID 前提条件 结论 ID 前提条件 结论 1(c12=80)∧(s=15)cs{(A,10)(B,0)(,0)}‖8(c2=40)人(2=10)cs(4,05)(B,03)C,02)} 2(a12=8)A(a8=10)c3{(4,08(B,02)(C0)}9(2=40)∧(3=5)c{(4,O(.02(C,08)} 3(2=80)∧(c13=5)c5{(A,0)(B0.8C,0.2)}10(c49=0.9)A(c20=300c{(A,1)B.0)C,0 4(c2=00)∧(a3=15)c5{(A,09B,0.1)C.0)}n(eao=09)A(c2=200c9{(4,09)(B,01)(C,0} 5(c12=60)A(c3=10)c5{(A,0.6)(B,0.4)(C.0)}12(c19=0.8)A(c2=300)c1{(A,0.8)(B,0.2(C,0)} 6(12=60)A(3=5)c(A,0(B,0.5)(C,05)}‖13(ca9=0.8)A(20=200ce{(A,0.7)(B,0.3C,0) 7(c12=40)A(c13=15)cs{(4,0.7)(B,0.3)(C.0)} 注:A代表满足或强,B代表基本满足或中,C代表不满足或一般 假没某陆上区域防空的武器装备体系方案A1,其能力参数为:A1={c=(强,0.9)(中,0.1),C1=(中,1), 12=(75,1),13=(10,1,c14=(200,1),c15=(20,1),c16=(强,1),C17={有线,无线,卫星通信},c8=(2Gbps, 1),c9=(85%,0.9),c20=(240,1),c21=(8,1),c22=(12,1)} 1)计算地面雷达预警能力c 已知c12-(75,1),c13=(10,1),由公式(5)可得g1(75,40)=0,≠1(75,60)=0.25,1(75,80)=0.75, y2(5,10)=0,92(10.,10)=1,φ2(10,15)=0.输入激活了规则库中B2、R5,山2=0.75,c5=0.25,p2=1, 15=1.由公式(11)可得(m12.m22m2,m2,mB,mR2)=(06,0.15,0,0.25,0.25,0),(m15,m25,m35,mR5, R5,mR5)=(0.15.0.1,0,0.75,0.75,0),根据公式(12)计算得cs(强,中,一般)=(0.7911,0.2099,0).由计算 结果可知,若输入信息是完全的,则输出信息也是完全的.即,当ε12=13=1,e15=0.7911+0.2099=1. 2)计算地空导弹拦截能力c9 已知c19=(85%,0.9),c20=(240,1),R10,R1,R12,R13被激活,计算得31=0.2,u3=0.3,u3 2,34=0.3,31=432=133=p34=0.95,c(强,中,一般)=(0.8451,0.1194,0).与c5的计算结果比较发 现,当输入信息不完全时,输出信息也是不完全的.即,当=19<1,=9=0.8451+0.1194=0.9645<1 3)计算方案A1的能力需求满足度 同理:依次计算r6,s,10,c2,r3c4,1的值,考虑到随着自底向上计算过程中,越上层的能力,被激活 的规则条数会很多,因此在 Matlab7.0编程实现上述算法.该算法的输入为激活规则的结果矩阵R、修正 因子矩阵U、激活权重W,处理过程为公式(10)-(12),输出结果为满足程度的分布.计算结果为:c6 (0.6,0.4,0),c8-(0.9,0.1,0),c10-(0.9,0.1,0),c2-(0.7014,0.2986,0),c3-(0.9943.0.0057,0),c4 (0.7486,0.2396,0.0003),c1=(0.9546,0.0427,0 4)多个方案间的比较 假设有方案A2,与方案A1相比,C17=有线,无线,C18=(2Gbps,1),其他鄙分相同.方案A,与方案A1 相比,c14=(30,1),c15=(30,1),其他部分相同计算方案A2的需求满足程度c1=(0.9010,0.0963,0),方 案A3的需求满足程度c1=(0.9619,0.0353,0).三个方案的评价结果如图2所示,比较评价结果发现,三个 方案的不确定程度基本不变,这是囚为评估结果的不确定性是由方案的不确定性造成的.方案A3的结果最 好,但与方案A1相比,其预警机的能力有很大提升,但对最终结果的影响却十分有限 10 0.7 0.5 方案2 口方案3 3.53% 0.C0% 满足 基本满足 不满足 不定 图2不同方案对能力需求的满足程度分布 216 系统工程理论与实践 第31卷 5结论 本文提出的基于证据推理的武器装备体系能力需求满足评估方法是一种定性与定量相结合,仿真结果与 专家经验相结合的综合评估方法与常见的评估方法相比,该方法得到的评估结果不是一个简单的数值而 是整个体系能否满足需求的一个分布及相关的不确定性.该方法可用于武器装备体系中装备的贡献度分析, 研究特定装备对整个体系的能力的影响,也可用于装备的关键性能参数分析,探索关键性能参数的变化对体 系能力需求满足度的影响.应用该方法进行评估时,难点和关键是构造信度规则库 参考文献 []胡晓峄,杨镜宇,吴琳,等.武器裝餐体系能力需求论证及探索性仿真分析实验J·系统仿真学报,2008,20(12):3065 3069,3073. 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