一种装备效能评估方法技术

本发明专利技术一种装备效能评估方法，包括：确定评估所包含的指标，建立层次结构模型；对每分层中各指标的相对重要性做出判断，得到判断矩阵；计算下一层指标对于上一层指标的重要性权值，得到判断矩阵的特征根和特征向量；确定定量指标的若干个指标子集和左右边界，收集和分析专家调查表得到定性指标评估结果及确定定性指标的分数及边界，进行线性映射，得到每个分层指标的评估结果且转化为模糊分数，利用其和得到的判断矩阵的特征向量逐层往上聚合，得到高层指标的聚合评价结果和确定装备效能。本发明专利技术利用评估中多层级指标评估，提高评估效率，使得评估更加精准，可在装备效能评估中发挥一定作用。

A Method for Effectiveness Evaluation of Equipment

【技术实现步骤摘要】
一种装备效能评估方法
本专利技术属于试验鉴定领域，涉及一种装备效能评估方法。
技术介绍
作战试验要着力构建逼真战场环境，基于实战背景构建试验想定，将被试装备纳入相关装备体系，确保被试装备能在近似实战条件下进行深度试验鉴定。为提高装备试验鉴定技术水平，促进装备试验鉴定科学有效发展，实现对装备级、系统级和体系级的评估，科学权威评估的装备的作战效能，需要提出科学合理的装备效能评估方法。并且，为从总体上衡量各指标的优劣，传统评估方法通常设置{优，良，中，差}四个指标子集，用隶属度函数对各指标进行无量纲化，判断各指标属于四个指标子集的隶属度，并用最大隶属度原则确定指标的优劣性。该方法的缺点是当聚合后属于四个子集的隶属度值比较接近时，不好确定聚合后指标的优劣性。且仅指导隶属于{优，良，中，差}某个子集，不能了解在某个子集的好坏程度。比如通过计算发现某个指标属于“良”的隶属度最大，但不能判断该指标良的程度。
技术实现思路
专利技术所要解决的课题是，针对解决装备效能评估中作战效能评估中指标体系层级多、指标量纲不一致，导致评估效率低下的问题，本专利技术提出一种装备效能评估方法，通过构建层次模型、判断矩阵和指标线性映射无量纲化方法，准确确定装备效能的优劣。用于解决课题的技术手段是，本专利技术提出：一种装备效能评估方法，包括以下步骤：步骤1、确定评估所包含的指标，并根据各指标的相互关系将各因素分组、分层；按照最高层、中间层和最低层的形式进行排列，建立基于各指标关联隶属关系的层次结构模型；步骤2、对层次结构模型每分层中各指标的相对重要性做出判断，并根据判断结果得到判断矩阵；步骤3、根据判断矩阵计算下一层指标对于上一层指标的重要性权值，得到判断矩阵的特征根和特征向量；步骤4、将层次结构模型每分层中各指标分类成定量指标和定性指标；确定定量指标的若干个指标子集和各子集的左右边界，及收集和分析专家调查表得到定性指标评估结果；步骤5、根据定性指标评估结果确定定性指标的分数及边界，及根据定量指标的指标子集及其左右边界向确定的定性指标分数及边界进行线性映射，得到每个分层指标的评估结果；步骤6、将每个分层指标的评估结果转化为模糊分数，利用得到的判断矩阵的特征向量和每个分层指标的模糊分数逐层往上聚合，得到高层指标的聚合评价结果，及根据高层指标的聚合评价结果的评分大小确定装备效能。进一步地，作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤3中计算得到判断矩阵的特征根和特征向量满足：DW＝λmaxW其中，λmax是判断矩阵D的最大特征根；W为与最大特征根λmax对应的特征向量。进一步地，作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤3还包括对判断矩阵的一致性进行检验，若检验出判断矩阵不满足一致性要求，则进行重新判断或者对判断矩阵进行修正调整。进一步地，作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤4中确定定量指标的指标子集包括优、优和良之间、良、良和中之间、中、中和差之间、差的七个子集。进一步地，作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤6中得到高其中，E为高层指标的评分；w为判断矩阵的特征向量，w1，w2，...wk为同一分层中各指标的权值；以及，高层指标的评价向量pi为模糊分数，且i＝1，...，N表示第i个分层指标。专利技术效果为：本专利技术方法，为科学合理地评估装备的作战效能，构建的指标体系层级较多，且各底层指标量纲差异较大。对于底层指标，可用模糊满意度评价方法对各指标进行无量纲化得到各指标的具体分值。通过分析收集的专家调查表并构建判断矩阵并进行一致性检验可确定同一层次各指标的权重。利用得到的权重和具体分值可加权逐层往上聚合，进而得到最终的评估结果。最后根据评估的分数可确定装备效能的优劣，并将评估分数与优良中差边界比较可以指导具体的优劣程度。本专利技术的评估方法简单易懂，组织实施方便，利用层次模型、判断矩阵和指标线性映射无量纲化方法，可解决装备效能评估中多层级指标体系聚合评估问题，提高评估效率，可在装备效能评估中发挥一定作用。附图说明图1为本专利技术定量指标评价边界确定示意图。图2为本专利技术评估分数确定准则示意图。图3为本专利技术评估分数映射示意图。具体实施方式以下，基于附图针对本专利技术进行详细地说明。本专利技术设计了一种装备效能评估方法，该方法利用层次模型、判断矩阵和指标线性映射无量纲化方法，可解决装备效能评估中多层级指标体系聚合评估问题，具体包括以下步骤：步骤1、构建层次结构模型。首先，确定评估所包含的指标，并根据各指标的相互关系将各因素分组、分层；按照最高层、中间层和最低层的形式进行排列，建立基于各指标关联隶属关系的层次结构模型。步骤2、对层次结构模型每分层中各指标的相对重要性做出判断，并根据判断结果得到判断矩阵。在建立层次结构的基础上，对层次结构中各指标的相对重要性做出判断，并将判断结果用一定的数值表示出来，写成矩阵形式，即所谓的判断矩阵，见表1所示。判断矩阵是进行层次分析的数据来源，构建判断矩阵是层次分析法的关键。表1各指标两两比较量化表标准值bij元素bi与bj比较，bi对bj的重要性程度1元素bi与bj同样重要3元素bi比bj稍微重要5元素bi比bj明显重要7元素bi比bj强烈重要9元素bi比bj极端重要2，4，6，8上述相邻的判断中值倒数若bi与bj的重要性之比为bij，则bj与bi的重要性之比为bji＝1/bij步骤3、根据判断矩阵计算下一层指标对于上一层指标的重要性权值，得到判断矩阵的特征根和特征向量。并且，还对判断矩阵的一致性进行检验，若检验出判断矩阵不满足一致性要求，则进行重新判断或者对判断矩阵进行修正调整。具体如下：层次单排序是根据判断矩阵计算下一层指标对于上一层指标的重要性权值，是计算判断矩阵的特征根和特征向量，即计算判断矩阵D满足下列关系的特征根和特征向量：DW＝λmaxW(1)式中，λmax是判断矩阵D的最大特征根，W为与λmax对应的特征向量。判断矩阵中各个指标值均应满足：bij＝bik/bkj(i，j，k＝1，...，n)(2)其中，n是判断矩阵的阶数。实际工作中，由于客观事物的复杂性以及不同专家认识上的差异，使每一个判断矩阵都具有完全一致性是不可能的，为考察判断矩阵能否适用于层次分析，就要检验判断矩阵的一致性。当矩阵的阶数小于3时，则：CI＝(λmax-n)/(n-1)(3)当矩阵阶数较高时，一致性还应加以修正：CR＝CI/RI(4)式中，RI为修正因子，取值如表2所示。通常情况下，当CR＜0.1时，认为判断矩阵满足一致性要求。否则就不具有满意的一致性，需要进行重新判断或者对判断矩阵进行适当的一致性调整。表2修正因子RI取值表矩阵阶数n123456789RI000.580.961.121.241.321.411.45步骤4、指标边界确定，即将层次结构模型每分层中各指标分类成定量指标和定性指标；确定定量指标的若干个指标子集和各子集的左右边界，及收集和分析专家调查表得到定性指标评估结果。本专利技术运用一种定量映射的无量纲化方法，在各种武器装备系统综合效能评估指标体系中，既有定量指标，也有定性指标，因此应采用不同的方法确定指标评价边界。(1)对于定量指标评价边界的确定。如图1所示，为指标评价边界图，本实施例中优良中差的边界把整个指标集分为：优，优和良之间，良，良和中之间，中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种装备效能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、确定评估所包含的指标，并根据各指标的相互关系将各因素分组、分层；按照最高层、中间层和最低层的形式进行排列，建立基于各指标关联隶属关系的层次结构模型；步骤2、对层次结构模型每分层中各指标的相对重要性做出判断，并根据判断结果得到判断矩阵；步骤3、根据判断矩阵计算下一层指标对于上一层指标的重要性权值，得到判断矩阵的特征根和特征向量；步骤4、将层次结构模型每分层中各指标分类成定量指标和定性指标；确定定量指标的若干个指标子集和各子集的左右边界，及收集和分析专家调查表得到定性指标评估结果；步骤5、根据定性指标评估结果确定定性指标的分数及边界，及根据定量指标的指标子集及其左右边界向确定的定性指标分数及边界进行线性映射，得到每个分层指标的评估结果；步骤6、将每个分层指标的评估结果转化为模糊分数，利用得到的判断矩阵的特征向量和每个分层指标的模糊分数逐层往上聚合，得到高层指标的聚合评价结果，及根据高层指标的聚合评价结果的评分大小确定装备效能。

【技术特征摘要】
1.一种装备效能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、确定评估所包含的指标，并根据各指标的相互关系将各因素分组、分层；按照最高层、中间层和最低层的形式进行排列，建立基于各指标关联隶属关系的层次结构模型；步骤2、对层次结构模型每分层中各指标的相对重要性做出判断，并根据判断结果得到判断矩阵；步骤3、根据判断矩阵计算下一层指标对于上一层指标的重要性权值，得到判断矩阵的特征根和特征向量；步骤4、将层次结构模型每分层中各指标分类成定量指标和定性指标；确定定量指标的若干个指标子集和各子集的左右边界，及收集和分析专家调查表得到定性指标评估结果；步骤5、根据定性指标评估结果确定定性指标的分数及边界，及根据定量指标的指标子集及其左右边界向确定的定性指标分数及边界进行线性映射，得到每个分层指标的评估结果；步骤6、将每个分层指标的评估结果转化为模糊分数，利用得到的判断矩阵的特征向量和每个分层指标的模糊分数逐层往上聚合，得到高层指标的聚合评价结果，及...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩，杨萍，王洪刚，慈颖，张延鑫，党宏杰，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三九二一部队，
类型：发明
国别省市：北京,11