基于网络分析法的装备作战能力优化评估方法研究

李 静，王星宇，张灏龙，郑小鹏，刘 闻

基于网络分析法的装备作战能力优化评估方法研究

李 静1，王星宇1，张灏龙1，郑小鹏2，刘 闻2

（1. 中国航天系统科学与工程研究院，北京，100037；2. 中国运载火箭技术研究院研究发展部，北京，100076）

为了适应体系作战的发展，需要不断地优化导弹武器装备的作战能力。本文采用网络分析法对导弹作战能力进行优化评价，依据作战能力之间相互耦合关系和系统功能组成，建立导弹“作战能力-子能力-性能指标”的指标体系及层次化网络模型，并通过各级指标的贡献度评估、满足度评估方法计算作战能力差距。结果表明，基于装备现状和面向典型作战任务的条件下，该方法能够有效计算出作战能力缺口，提出总体设计优化方向。

网络分析法；贡献度评估；能力差距

0 引 言

未来战争是围绕信息化、体系化和网络化的博弈，打仗就是打的装备能力，装备作战能力强弱直接关乎战场的胜负，其中美国提出“基于能力”的装备需求生成方法，旨在未来作战任务牵引下面向能力差距快速形成装备作战能力。因此，本文将作战能力优化体现为对能力短板弱项的弥补，即当某一特定使命需求或作战任务下，能力需求不能满足现有装备系统的性能和能力表现时，弥补该装备系统在对应的能力项上存在能力差距，为探索导弹武器设计优化提供直接依据[1]。

目前中国对装备作战能力优化评估方法，陆飏等人采用任务-能力映射列表方法开展作战能力需求生成分析，但对于能力的差距缺少具体评估方法[2]；杨帆等针对装备体系构建了体系能力差距矩阵，并采用专家打分法进行评估[3]，熊奇等采用层次分析法开展导弹作战能力优化量化分析方法[4]，樊延平在层次分析方法基础上结合面向任务的客观赋权提出能力需求优化方法[5]，但三者都没有考虑未来网络化作战下作战能力之间的相互耦合关系对权重的影响。为此，本文利用ANP方法对作战能力进行优化，确保不同指标的多层次、多维度关联耦合，更好地反映作战能力的特性。

1 作战能力优化评估总体思路

作战能力是装备的固有属性，是某一方面能力的总称；子能力指的是对于确定的作战能力，需要哪些具体的子能力来共同实现该能力；性能指标是将各项子能力对应分解落在导弹的具体参数指标。在未来网络化作战中，一种子能力的变化，可以引起其他相关的子能力发生变化，因此性能指标和作战子能力之间是层次结构，作战子能力之间是网络结构，如图1所示，与网络分析法（ANP）的结构模型一致[6]。

图1 网络分析模型

—作战能力；Si—一级子能力；SSi—二级子能力；Si—性能指标

基于此，本文作战能力优化评估方法基本思路是：建立“作战能力-子能力-性能参数”的武器装备能力优化指标体系。基于未来网络化作战任务分析作战子能力之间相互影响关系，开展作战能力贡献度建模，采用ANP和作战能力的满足性函数进行作战能力优化评估，筛选得到需要弥补的缺口，以此确定需要优先发展的能力，如图2所示。

图2 作战能力优化评估总体思路

主要的评估步骤如下：

步骤1，建立导弹“作战能力-作战子能力-装备性能”指标体系，明确指标之间的关联关系。

步骤2，通过层次分析方法（AHP）、网络分析方法（ANP），建立能力到性能指标之间的网络层次结构模型，确定单项能力的贡献度。

步骤3，构建性能指标的满足度函数模型：趋大型、趋小型、区间型；同时，基于作战能力指标体系，构建满足度模型。

步骤4，依据专家经验、仿真推演和部队调研获取性能指标的需求值，并通过满足度函数模型，将实际数据进行处理。

步骤5，对装备的各项能力进行缺口分析得到结论。

2 导弹作战能力优化指标体系构建

“能力-子能力-性能”的指标体系是以定性的形式描述导弹武器系统，将能力按照自顶向下分解映射规则，逐步具体化成的各项指标。依据“侦-察-抗-打”打击链条，采用输入-输出控制分解方法开展作战能力到装备性能参数的分解，建立作战能力优化指标体系，如图3所示。

因此导弹装备作战能力按照输入-输出分解方法，分成侦察监视能力、指挥控制能力、火力打击能力和战场防抗能力等4项作战能力。其中侦察监视能力是通过各类侦察装备实时获取目标的参数、位置等信息，完成态势感知的能力；指挥控制能力主要负责统筹战时任务，把控战场主动权，协调控制行动；火力打击能力以火力筹划、精确打击为核心，负责行动中导弹的发射、机动、打击等任务；战场防抗能力主要是指围绕火力打击任务，实施全方位反侦察和综合防护防抗的内容。同时还分析装备力量组成、运行机制、信息流转等因素，关注武器装备作战使用中的性能属性，进一步细化构建性能指标的评估指标体系。以指挥控制能力为例，建立作战能力指标体系，如图4所示。

图4 作战能力指标体系（部分）

3 基于网络分析法的能力优化建模

3.1 性能指标对作战能力贡献度建模

本文以贡献度作为分析装备性能指标对作战能力影响衡量标准，从能力、子能力、性能指标之间的关联关系出发，建立网络分析模型，通过控制层表征计算各子能力对作战能力的权重；性能指标对各子能力贡献度的求解，则通过网络层建立各二级子能力间的多重影响，综合求得对能力贡献度。

通过网络层建立各二级子能力之间的多重影响，求解性能指标对各子能力的贡献度，进而得到性能指标对能力的综合贡献度。

3.1.1 作战能力相互影响关系建模

武器装备所执行的作战任务，是按照相互交叉的作战活动信息进程顺序联系起来的。依靠装备有对应的作战活动和能力规则，通过多个作战能力来映射每一种作战活动，构建作战活动-能力关联模型，进而形成作战能力间的网络化交叉影响关系。

表1 作战能力相互影响关系模型

Tab.1 Combat Capability Interaction Relationship Model

作战活动LA能力C1能力C2 C11C12C13C21C22C23 活动1P P 活动2 P 活动3 P P 活动4 PP 活动5PP P

3.1.2 作战能力贡献度建模

根据超级决策软件（SD）建立网络结构模型与能力之间的关联关系，并按图5顺序建立计算矩阵，可以计算得到各个层次的子能力相对系统能力的贡献度、、以及各性能指标对体系能力的贡献度[6]。

图5 网络分析法的计算过程（部分）

a）构建ANP结构模型。

通过对决策对象进行分析，确定系统的决策目标和准则，判断系统内部各元素之间的相互关系，构建网络结构模型。

b）构建判断矩阵。

c）计算超矩阵。

d）极限加权超矩阵。

对加权超矩阵进行稳定化处理，计算极限相对排序向量：

超矩阵的结果对应着各级子能力相对于体系能力的权重，加权超矩阵对应着各性能指标对体系能力的贡献度，即每个元素的全局贡献度。

3.2 作战能力满足度建模

满足度通常用来描述实际与预期的差距和程度，而能力满足度实质是装备保障和支撑作战任务的能力要求的达到程度[7]。本文通过建立能力满足度模型和性能指标满足度评估模型来评价完成任务的程度，进而分析能力缺口。

3.2.1 能力满足度模型

a）依赖关系模型。

依赖关系用来表示下层任一个能力满足程度直接关系上一层能力满足度。假设能力满足度函数值：

则依赖关系模型为

b）组成关系模型。

组成关系用来表示上层的能力需求是由下层若干个能力需求组成和决定。假设能力需求满足度函数值：

则组成关系模型为

3.2.2 性能指标满足度模型

性能指标满足度模型本质上对量纲不同的指标进行标准化处理的过程。依据底层能力表征的各性能指标对装备作战能力发挥的影响，对定性指标开展定性评价，转化为0～1之间的评分值；对定量指标进行趋大型、趋小型、区间型功能满足度模型匹配，如下所示：

a）对于指标与属性的值是越大越好的趋大型满足度模型，需要确定参数0和。

b）对于指标与属性的值是越小越好的趋小型满足度模型，需要确定参数0和。

c）对于指标与属性的值是在某一范围内最好的区间型满足度模型，需要确定参数、1、2、0和。

本文依托作战能力指标体系，以指挥控制能力为例对其关联的满足度模型进行说明，如表2所示。

表2 性能指标满足度模型（部分）

Tab.2 Performance Index Satisfaction Model (Part)

一级子能力二级子能力性能指标满足度模型决策能力计划拟制能力方案拟制时间趋小型作业能力数据查询时间趋小型标绘时间趋小型辅助计算趋小型图表生成趋小型命令接受能力命令接受能力数据快速传输时间趋小型实时接收延时间趋小型指挥手段定性通信能力通信能力通信容量定性覆盖范围趋大型通信带宽定性

3.3 能力缺口计算

最后，依据下面公式计算能力缺口：

比较未来每项能力与现有能力的差距，通过各项能力权重，得出装备总体能力缺口：

4 评估实例

4.1 作战能力贡献度计算

针对某项任务中某项装备，采用Super Decision软件构建网络层次模型，描述作战能力间的相互关联关系。

4.1.1 能力影响矩阵

表3 能力影响矩阵（部分）

Tab.3 Capability Impact Matrix (Part)

被影响因素影响因素 C1C2C3C4C5C6C7C8 C1 C2P P C3 C4 C5P P C6P P PP C7 P P C8

4.1.2 能力比较矩阵

4.1.2.1 一级能力比较矩阵

判断各一级子能力对体系能力的权重。可以发现，一级子能力中最重要的是火力打击能力，其次是指挥控制能力，然后是侦察监视能力、战场防抗能力。

表4 一级子能力对作战能力的影响程度

Tab.4 The Degree of Influence of Frst-level Sub-capabilities on Combat Capability

作战能力侦察监视能力指挥控制能力火力打击能力战场防抗能力 贡献度0.14360.23780.55110.0675

4.1.2.2 二级子能力比较矩阵

判断各二级子能力相对于所属的一级子能力的权重，可以得到各二级子能力相对于所属的一级子能力的权重。

表5 二级子能力对一级子能力的影响程度

Tab.5 The Degree of Influence of the Second-level Sub-ability on the First-level Sub-ability

作战能力决策能力命令接受能力通信能力信息安全保密能力 贡献度0.14360.23780.55110.0675

4.1.2.3 能力影响两两比较矩阵

能力影响两两比较矩阵用来刻画各二级子能力之间的相互影响关系。以影响命令接受能力的4项能力为例，在考虑了导弹预警能力、战场监测能力、通信能力、通信安全等四项能力两两影响关系之后，计算结果如表6所示。

表6 二级子能力对命令接受能力的影响程度

Tab.6 Degree of Influence of Secondary Sub-ability on

Command Acceptance Ability

作战能力导弹预警能力战场监测能力通信能力通信安全 影响程度0.0976320.0976320.4723760.332361

4.1.3 贡献度计算结果

利用ANP方法计算，得到了装备作战能力中的一级子能力、二级子能力和性能指标的综合贡献度，如表7所示。

表7 贡献度计算结果（部分）

Tab.7 Contribution Calculation Results (Part)

一级侦查监视能力指挥控制能力火力打击能力战场防抗能力 0.143570.237790.551110.06753 二级决策能力命令接受通信能力信息安全 0.086140.043320.035680.0386 性能贡献度计划拟制能力作业能力命令接受能力通信容量 0.032870.030010.033060.00817 覆盖范围通信带宽信息安全保密— 0.010890.008170.05891—

经过上述的分析计算，可以得到部分子能力对作战能力的贡献程度，如图6所示。

图6 子能力的贡献程度（部分）

4.2 作战能力满足度计算

4.2.1 性能指标满足度计算

根据装备作战任务需求，确定各性能指标实际值，并按照表8性能指标满足度模型，按照表9模型参数进行计算，得到性能指标的满足度数值，如表10所示。

表8 某装备性能指标值（部分）

Tab.8 A Certain Equipment Performance Index Value (Part)

性能指标指标实际值 方案拟制时间/ min10 数据查询时间/ min1 标绘时间/ min1 辅助计算/ min2 图表生成/ min1

表9 某装备性能指标满足度评估模型（部分）

Tab.9 Evaluation Model for the Satisfaction Degree of a Certain Equipment Performance Index (Part)

功能满足度类型需求参数X0需求参数b 数据查询时间趋小型0.81.5 标绘时间趋小型0.81.5 辅助计算趋小型13 图表生成趋小型0.81.5

表10 性能指标满足度（部分）

Tab.10 Performance Index Satisfaction (Part)

性能指标性能满足度 数据查询时间0.714285714 标绘时间0.714285714 辅助计算0.5 图表生成0.714285714

4.2.2 能力指标满足度计算

针对某装备的能力需求满足度分为两项，其中有些能力指标只需要一项性能参数进行表征，有些能力指标需要有多个性能参数进行综合表征，因此在计算能力需求满足度时要综合考虑表征关系。满足度计算如下所示（部分）。

4.2.2.1 单项性能参数表征功能的满足度评估模型

a）计划拟制能力，用方案拟制时间进行表示，直接计算计划拟制能力的满足度；

b）信息安全保密能力，用信息安全保密功能进行表示，直接计算信息安全保密能力的满足度。

4.2.2.2 多项性能参数表征的功能满足度评估模型

4.3 能力缺口计算

依据3.3节能力缺口计算公式，对决策能力、命令接受能力、通信能力和信息安全保密能力进行计算：

设能力需求值为1，则能力缺口：

部分二级子能力缺口值如表11所示。

表11 二级子能力缺口值（部分）

Tab.11 Secondary Subcapacity Gap Value (Part)

二级子能力能力值能力缺口 决策能力0.688722760.3113 命令接受能力0.665714290.3343 通信能力0.739992660.26 信息安全保密能力0.90.1

若设置作战能力满足度及格线为0.7，决策能力和命令接受能力存在的缺口较大，需要进行技术优化，从而支撑装备体系整体能力的提升。最终通过综合计算求得某装备作战能力值为0.681，不符合执行任务的条件，通过优化技术和重点突破缩小武器装备的能力差距值，进一步提高能力满足度，使得武器装备发挥更大效能。

5 结束语

本文通过某型装备特点提出自顶向下的作战能力指标体系，在此基础上，遵循装备性能、作战过程和作战规律，提出了基于网络分析法的装备作战能力优化评估方法，包括方法的流程、模型和规则。该方法可以有效应用于装备的能力差距评估，从底层指标入手，依托领域知识和实际数据动态变化调整满足度和贡献度模型，得出决策能力和命令接受能力存在能力差距，为装备研制开发与优化升级提供定量依据。

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Research on Optimization Evaluation Method of Equipment Combat Capability Based on Analytic Network Process

Li Jing1, Wang Xing-yu1, Zhang Hao-long1, Zheng Xiao-peng2, Liu Wen2

(1. China Aerospace Academy of Systems Science and Engineering, Beijing, 100037; 2. Research and Development Department of China Academy of Launch Vehicle Technology, Beijing, 100076)

In order to adapt to the development of system operations, it is necessary to continuously optimize the combat capabilities of missile weapons and equipment. The analytic network process is used to optimize the evaluation of missile combat capabilities. According to the mutual coupling relationship between combat capabilities and the composition of system functions, the index system and hierarchical network model of missile "combat capabilities-sub-capabilities-performance indicators" are established. Contribution evaluation and satisfaction evaluation methods of level indicators are used to calculate the combat capability gap. The results show that the method can calculate the combat capability gap based on the current situation of equipment and the typical combat mission, and propose the overall design optimization direction.

analytic network process; contribution assessment; capacity gap

1004-7182(2023)01-0146-07

10.7654/j.issn.1004-7182.20230129

V57

A

2022-08-26；

2022-08-29

李 静（1987-），女，高级工程师，主要研究方向为装备性能鉴定。

王星宇（1995-），男，工程师，主要研究方向为仿真推演评估。

张灏龙（1977-），男，博士，研究员，主要研究方向为装备试验鉴定。

郑小鹏（1984-），男，高级工程师，主要研究方向为飞行器总体设计。

刘 闻（1994-），男，工程师，主要研究方向为系统仿真。