郝明，馬歡

（中國電子科技集團公司第二十研究所，西安 710068）

0 引言

在現(xiàn)代信息化作戰(zhàn)的體系對抗中，“信息中心戰(zhàn)”成為主導，為提高作戰(zhàn)平臺協(xié)同作戰(zhàn)能力，使各作戰(zhàn)平臺組成的作戰(zhàn)整體具備的作戰(zhàn)能力大大超過獨立作戰(zhàn)平臺能力之和，需要在信息網(wǎng)絡(luò)的支撐下，充分發(fā)揮信息的紐帶和橋梁作用，將各作戰(zhàn)平臺鏈接成一個結(jié)構(gòu)緊密、反應(yīng)靈敏、能充分發(fā)揮各自作戰(zhàn)優(yōu)勢的整體。也就是說信息控制力成為決定戰(zhàn)爭勝敗的關(guān)鍵，作戰(zhàn)優(yōu)勢主要依靠信息網(wǎng)絡(luò)，而不是物理資源。因此，如何準確評估信息系統(tǒng)的信息控制力成為信息系統(tǒng)效能評估的關(guān)鍵。

與傳統(tǒng)武器裝備的作戰(zhàn)效能直接用殺傷效果來度量不同，數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)在作戰(zhàn)行動中發(fā)揮作用的鏈條較長，與最終軍事行動效果之間的因果關(guān)系復雜，很難明確描述數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)對作戰(zhàn)效能的影響，特別是數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)和作戰(zhàn)任務(wù)、作戰(zhàn)進程、作戰(zhàn)平臺緊密鉸鏈，是一個典型的動態(tài)、多變量、開放的復雜大系統(tǒng),系統(tǒng)影響因素眾多,邏輯關(guān)系復雜。相對于相對成熟的武器系統(tǒng)的效能評估而言，數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)效能評估的主要困難在于其影響因素的高度不確定性和問題的復雜性[1]。

目前，美軍正在建立一套從理論研究、概念評估、可行性演示驗證，到系統(tǒng)設(shè)計、仿真推演、測試評估，以及系統(tǒng)外場驗證的數(shù)據(jù)鏈研發(fā)環(huán)境。在DARPA/NSF等機構(gòu)的資助下，許多研究機構(gòu)都開展了數(shù)據(jù)鏈測試評估研究工作，并建立了TIMS、SIMNET、NETWARS和SEAMLSS等戰(zhàn)術(shù)通信試驗測試評估環(huán)境，以及以20世紀90年代末在圣迭戈建立的美軍數(shù)據(jù)鏈聯(lián)合測試與評估中心為代表的分布式數(shù)據(jù)鏈測試與評估系統(tǒng)，逐漸形成了完善的數(shù)據(jù)鏈試驗測試評估方法和手段，提升了數(shù)據(jù)鏈研發(fā)與測試評估能力。

為了對數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)進行置信度高的效能評估研究，首先需要根據(jù)數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)的特點構(gòu)建相對完整的分層模型；其次構(gòu)建相對完備的效能評估指標體系；再者建立準確的評估方法。

1 基于智能體的建模仿真技術(shù)概述

智能體是一個具有智能和交互能力的、自治的計算實體，是研究復雜系統(tǒng)的最重要手段之一，具有自主性、智能型等特征，并具備感知、通信以及協(xié)調(diào)能力?；谥悄荏w的建模與仿真（ABMS）方法把智能體作為系統(tǒng)的基本抽象單位，先建立組成系統(tǒng)的每個個體的智能體模型，然后采用相關(guān)的智能體技術(shù)和合適的多智能體系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)來組裝個體智能體，最終建立整個系統(tǒng)的系統(tǒng)模型。

與傳統(tǒng)的仿真建模方法把系統(tǒng)分解成多個組成部分，通過組合各個部分的分析結(jié)果來對整個系統(tǒng)進行評估相比，ABMS更適合對復雜系統(tǒng)進行分析研究[2]，通過建立科學、合理的系統(tǒng)模型，ABMS能取得優(yōu)于傳統(tǒng)仿真建模方法的評估效果。

ABMS在不同的學科領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，包括現(xiàn)代戰(zhàn)爭系統(tǒng)、軍事對抗、人工生命系統(tǒng)、社會系統(tǒng)、經(jīng)濟系統(tǒng)等多個方面。美國的海軍戰(zhàn)場研發(fā)司令部與美國阿貢國家實驗室的復雜適應(yīng)系統(tǒng)仿真中心開展合作，共同開發(fā)TSUNAMI(The Tactical and Ubiquitous Network Agent-Modeling Initiative)，利用ABMS方法對虛擬戰(zhàn)場仿真中出現(xiàn)的關(guān)鍵問題進行研究[3]。

基于智能體的信息系統(tǒng)建模與仿真技術(shù)通過參考原型系統(tǒng)的組織背景，將系統(tǒng)內(nèi)部組元（各武器裝備、軍事人員等）直接映射成相應(yīng)的職能智能體，把這些組元具有的資源、知識、目標、能力等作為智能體的自身屬性加以封裝[4]，使仿真過程中智能體能夠和相應(yīng)的傳感器、指揮中心、作戰(zhàn)平臺、保障平臺、計算機生成兵力等仿真實體或人進行交互。

2 基于多智能體的數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)分層一體化建模

多智能體系統(tǒng)（MAS）主要研究由多個智能體組成的復雜系統(tǒng)的構(gòu)造方法以及如何在系統(tǒng)中實現(xiàn)多個智能體間的協(xié)作協(xié)調(diào)，以更好地達到系統(tǒng)設(shè)計的目標[5]。根據(jù)西蒙的有限理性理論，個體的知識能力都是有限的，通過適當?shù)捏w系結(jié)構(gòu)將個體組織起來，不僅能彌補個體的不足，還能使整個系統(tǒng)的能力遠超過任何單個個體的能力。單個智能體的能力受其知識、計算資源的限制，不能解決大型、復雜的分布式系統(tǒng)問題。MAS通過對組成系統(tǒng)的多個智能體行為的協(xié)調(diào)，使系統(tǒng)獲得遠超過單個智能體能力的總體效益。

圖1 基于多智能體的數(shù)據(jù)鏈分層一體化建模結(jié)構(gòu)示意圖

數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)可以看作為一個典型的多智能體系統(tǒng)。數(shù)據(jù)鏈模型劃分為火力協(xié)同智能體、戰(zhàn)術(shù)協(xié)同智能體、情報協(xié)同智能體、信息獲取智能體、信息處理智能體、信息共享智能體、信息應(yīng)用智能體、信息表述智能體和信息融合智能體。依靠分布式、具有各種特定功能的智能體模型的通信、協(xié)作和交互，實現(xiàn)數(shù)據(jù)鏈分層一體化建模、仿真分析與驗證。

3 數(shù)據(jù)鏈效能評估指標體系

數(shù)據(jù)鏈是支撐多平臺協(xié)同作戰(zhàn)的復雜網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)，影響數(shù)據(jù)鏈應(yīng)用能力的因素非常多，為建立正確、完備的數(shù)據(jù)鏈能力評估指標體系，應(yīng)遵循以下原則[6]：

（1）可測性原則。指標的選取，其前提是能對其量化處理，量化值通過數(shù)學公式計算、平臺測試、經(jīng)驗統(tǒng)計等方法得到，給出具體數(shù)值或按大小排序。不能直接量化的定性指標內(nèi)涵應(yīng)清楚明確。

（2）獨立性原則。所選取的指標在整個指標體系的同層中應(yīng)相互獨立，但不排除所選取的指標項間可能存在相關(guān)性。

（3）完備性原則。指標體系應(yīng)能全面反映數(shù)據(jù)鏈的各個方面，特別是數(shù)據(jù)鏈應(yīng)用以及數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)本身的關(guān)鍵性能指標更應(yīng)準確、全面。

數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)效能評估指標體系的確立應(yīng)與評估目的保持一致，評估指標要面向應(yīng)用任務(wù)，對不同任務(wù)采用不同的評估指標，保證指標的選取與數(shù)據(jù)鏈應(yīng)用任務(wù)密切相關(guān)。針對數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)偵察預(yù)警、態(tài)勢共享、指揮控制和協(xié)同作戰(zhàn)等戰(zhàn)術(shù)功能，建立分層分級的數(shù)據(jù)鏈效能評估指標體系如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)鏈效能評估指標體系

（1）偵察預(yù)警能力。偵察預(yù)警能力是指利用數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)將超視距雷達、長航時無人機、高空偵察機、天基衛(wèi)星等平臺獲取的目標信息傳輸?shù)街笓]控制系統(tǒng)，提供及時預(yù)警信息的能力。

指標主要包括情報信息傳輸容量、情報信息分發(fā)時效性、正確性和異類信息處理能力。情報信息傳輸容量是指系統(tǒng)可傳輸?shù)淖畲髷?shù)據(jù)量；情報信息分發(fā)時效性是消息在空間路徑傳播時延和發(fā)射/接收處理過程時延的總和；情報信息分發(fā)正確性是指通過數(shù)據(jù)鏈發(fā)送偵查預(yù)警信息的正確率；異類信息處理能力是指數(shù)據(jù)鏈對異類傳感器或其他數(shù)據(jù)鏈的信息進行綜合處理的能力。

（2）態(tài)勢共享能力。態(tài)勢共享能力是指利用數(shù)據(jù)鏈將分布在不同區(qū)域的各作戰(zhàn)平臺、武器平臺的態(tài)勢信息實時、分層提取與分發(fā)，按需形成統(tǒng)一的態(tài)勢圖的能力。

指標主要包括態(tài)勢共享一致性、態(tài)勢共享準確性、態(tài)勢共享連續(xù)性和態(tài)勢共享時效性。態(tài)勢共享一致性指數(shù)據(jù)鏈用戶共享敵/我/戰(zhàn)場環(huán)境態(tài)勢的相同程度；態(tài)勢共享準確性指態(tài)勢數(shù)據(jù)準確反映真實態(tài)勢物理屬性的程度；態(tài)勢共享連續(xù)性指數(shù)據(jù)鏈用戶協(xié)同處理態(tài)勢的程度；態(tài)勢共享時效性指數(shù)據(jù)鏈用戶獲得態(tài)勢信息的及時程度。

（3）指揮控制能力。指揮控制能力是指基于戰(zhàn)場態(tài)勢實時指揮控制作戰(zhàn)資源的能力。

指標主要包括指揮引導容量、指揮精確性、控制正確性和控制時效性。指揮引導容量是指通過數(shù)據(jù)鏈在一定時間內(nèi)對作戰(zhàn)平臺進行指揮引導的數(shù)量；指揮精確性是指通過數(shù)據(jù)鏈發(fā)送指揮控制、引導等命令實現(xiàn)指揮理解的顆粒度；控制正確性是指通過數(shù)據(jù)鏈分發(fā)協(xié)同控制命令或信息的正確率；控制時效性是指通過數(shù)據(jù)鏈在作戰(zhàn)平臺間發(fā)送接收控制命令或信息的端到端時間[6]；

（4）協(xié)同作戰(zhàn)能力。協(xié)同作戰(zhàn)能力是指通過數(shù)據(jù)鏈實現(xiàn)多平臺戰(zhàn)術(shù)協(xié)同和火力協(xié)同的能力。

指標主要包括戰(zhàn)術(shù)協(xié)同時效性、戰(zhàn)術(shù)協(xié)同成功率、火力協(xié)同時效性和火力協(xié)同貢獻度。戰(zhàn)術(shù)協(xié)同時效性是指通過數(shù)據(jù)鏈實現(xiàn)任務(wù)分配、任務(wù)協(xié)同等的時間周期；戰(zhàn)術(shù)協(xié)同成功率是指通過數(shù)據(jù)鏈分發(fā)戰(zhàn)術(shù)協(xié)同命令或信息的成功率；火力協(xié)同時效性指通過數(shù)據(jù)鏈實現(xiàn)火控級命令或信息分發(fā)的時延；火力協(xié)同貢獻度是指通過數(shù)據(jù)鏈實現(xiàn)火控級協(xié)同探測、協(xié)同攻擊的程度。

4 層次分析—模糊綜合評估模型

目前常用的信息系統(tǒng)效能評估方法主要包括：概率法、指數(shù)法、層次分析法、專家評定法、ADC法、作戰(zhàn)模擬法、蒙特卡洛法、系統(tǒng)有效性分析方法和探索性分析方法等。每種方法都有其優(yōu)缺點和局限性，單一的評估方法無法對數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)進行全面、準確的評估，需要結(jié)合多種評估方法才能有效解決數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)的效能評估問題。

層次分析法(AHP)是分析評價多指標復雜系統(tǒng)科學有力的工具，AHP把定量測量和定性分析相結(jié)合，充分利用人們的經(jīng)驗和判斷，采用相對標度對定量的和不可定量的因素進行統(tǒng)一測度，徹底顛覆了最優(yōu)化技術(shù)只能處理定量問題的傳統(tǒng)觀念，具有很大的靈活性和實用性。

模糊綜合評價法(FCE)在確定評價因素的評價等級標準和權(quán)重的基礎(chǔ)上，運用模糊集合變換原理，以隸屬度描述各評價因素的模糊界線，構(gòu)造模糊評價矩陣，通過多層的復合運算，最終確定評價對象所屬等級[7]。本文將AHP和FCE相結(jié)合，對數(shù)據(jù)鏈的作戰(zhàn)應(yīng)用能力進行評估。

4.1 確定指標權(quán)重

AHP用指標兩兩比較構(gòu)造判斷矩陣的方法來計算權(quán)重值，判斷矩陣通過增加判斷信息的冗余，提高判斷的準確性。

（1）構(gòu)造判斷矩陣

設(shè)某層評價準則Z的子指標有n個，分別用Ai(i=1,2,…,n)表示，通過n個指標的兩兩比較可得到指標關(guān)于Z的判斷矩陣A：

其中，aij表示在評價準則Z下，Ai與Aj相比重要程度的量化值，又稱作比例標度，本文采用1-9比例標度方法，給出aij的量化標度。

表1 1-9比例標度的含義

（2）計算權(quán)重系數(shù)

假設(shè)判斷矩陣A的最大特征值為λmax，利用特征方程AW=λmaxW解出λmax對應(yīng)的特征向量W，將W歸一化之后的向量即為單一準則下同一層次各指標的權(quán)重系數(shù)。

由于判斷矩陣A滿足以下兩個特點：①正反性，即aji=1/aij，②一致性，即aikakj=aij，矩陣A又稱作一致正互反矩陣，根據(jù)一致正互反矩陣的特殊性質(zhì)，可以采用和積法進行簡單的近似計算來求解矩陣的特征向量，計算步驟為：

①將判斷矩陣的每一個列向量進行歸一化處理，得到B=(bij)n×n

②將B的行向量元素按行求和：

③將向量W=(w1,w2,...,wn)T歸一化：

W=(w1,w2,...,wn>j)T即為所求的特征向量。

④計算判斷矩陣的最大特征值λmax

（3）一致性檢驗

判斷矩陣的構(gòu)造具有很強的主觀性，為保證結(jié)論基本正確，需通過計算一致性指標CI對構(gòu)造的判斷矩陣進行一致性檢驗。

表2 平均隨機一致性指標

表2列出了平均隨機一致性指標的參考值，其中，n表示判斷矩陣的階數(shù)。計算出一致性指標CI后通過查找表2通過公式CR=CI/RI計算隨機一致性比率CR，若CR＜0.1，表明判斷矩陣具有滿意的一致性，否則就需調(diào)整判斷矩陣，直到滿足CR＜0.1為止。

4.2 建立評價等級集合V

V={v1,v2,…,vm}，V中的每個元素vi代表待評估指標的評判等級，例如：V={優(yōu)、良、中、差}。具體評判等級應(yīng)由指標內(nèi)容決定，并采用適當?shù)恼Z言描述。用程度語言描述對象的評估結(jié)果，特別適合用來解決那些難以完全定量評估的實際問題。

4.3 構(gòu)造單因素隸屬度矩陣

通過隸屬度函數(shù)f，計算單個指標因素Ai(i=1,2,…,n)對于每個評價等級vj(j=1,2,…,m)的隸屬度rij：

其中，ri=(ri1,ri2,…,rim)稱作Ai的單因素評價集，通過f可以誘導出Ai到F(V)的模糊映射關(guān)系，得到模糊矩陣R=[rij]n×m∈F(A×V)，R又稱為單因素隸屬度矩陣。(A,V,R)構(gòu)成了一個綜合評判模型。

4.4 構(gòu)造綜合評判矩陣

將指標的權(quán)重W和隸屬度矩陣R通過公式B=W°R=(b1,b2,...,bm)進行模糊矩陣復合運算，得到模糊綜合評判矩陣B，其中“°”表示廣義的模糊合成運算：

對B進行歸一化處理，歸一化矩陣中的m個元素分別表示評估對象相對于各個評價等級的隸屬度。根據(jù)最大隸屬度原則，數(shù)值最大的元素對應(yīng)的評價等級就是評估對象的評估結(jié)果。

5 效能評估實例

為簡單、清晰的說明層次分析-模糊綜合評估方法的實現(xiàn)流程，本文借鑒和參考美軍Link 16的效能評估結(jié)果，以Link 16的態(tài)勢共享能力為例進行評估。

態(tài)勢共享能力共有四個子指標：態(tài)勢共享一致性、態(tài)勢共享準確性、態(tài)勢共享連續(xù)性和態(tài)勢共享時效性。根據(jù)專家打分，建立這四個子指標關(guān)于態(tài)勢共享能力的判斷矩陣如下：

以判斷矩陣A為輸入，通過式（1）～式（3）計算得到4個子指標的權(quán)重系數(shù)W=(0.35,0.19,0.35,0.11)，根據(jù)式（4）和式（5）計算得到一致性指標CI=0 .0038＜0.1，表明判斷矩陣通過一致性檢驗。

本文對態(tài)勢共享能力建立三個評價等級V={好、較好、一般}進行評估，根據(jù)態(tài)勢共享能力四個子指標去量綱化的指標值，通過隸屬度函數(shù)計算態(tài)勢共享能力相對于每個評價等級的隸屬度，從而對數(shù)據(jù)鏈的態(tài)勢共享能力進行評估。

態(tài)勢共享能力4個子指標的指標值應(yīng)通過大量的外場數(shù)據(jù)和仿真，再進行合理的去量綱化獲得。本文通過大量仿真和專家打分，采用四個子指標的量化值D1=(90,85,80,90)和D2=(55,70,60,75)來舉例說明評估過程，其中D1表示加裝數(shù)據(jù)鏈后態(tài)勢共享能力的子指標值，D2表示未加裝數(shù)據(jù)鏈，在話音通信下態(tài)勢共享能力的子指標值。

本文采用參考函數(shù)法（F分布法）中的半梯形及梯形分布構(gòu)造隸屬度函數(shù)，詳細公式見表3。在實際運用過程中，需要根據(jù)實際情況對隸屬度函數(shù)做細致的調(diào)整，隸屬度函數(shù)的確定有很大程度上的主觀性，但都建立在實驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上。

表3 半梯形及梯形分布函數(shù)

根據(jù)4個子指標的量化值，并通過實際仿真中的多次調(diào)整，在對態(tài)勢共享能力進行評估時，每個評價等級的隸屬度函數(shù)的具體參數(shù)設(shè)置如表4所示。

表4 隸屬度函數(shù)參數(shù)設(shè)置

將指標分值和隸屬度函數(shù)作為模糊綜合評估方法的輸入，通過計算得到綜合評判矩陣B1=(0.36，0.43，0.21)，B2=(0.19，0.21，0.6)。根據(jù)最大隸屬度原則，加裝數(shù)據(jù)鏈后態(tài)勢共享能力的評價等級為“較好”，未加裝數(shù)據(jù)鏈，在話音通信下態(tài)勢共享能力的評價等級為“一般”。轉(zhuǎn)化為加裝數(shù)據(jù)鏈后態(tài)勢共享能力增量為0.36/0.19=1.89，即可以認為Link16的態(tài)勢共享能力帶來了約0.89倍的增量。其結(jié)果與美軍公布的F-15和E-3平臺加裝Link16共享同一雷達目標信息后空對空戰(zhàn)斗力提高了近1倍相匹配。

6 總結(jié)

多智能體建模在復雜系統(tǒng)的研究領(lǐng)域具有強大的理論和技術(shù)優(yōu)勢，非常適用于對數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)的建模研究。然而數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)的效能評估是一個復雜問題，本文提出的基于多智能體的數(shù)據(jù)鏈分層一體化建模、數(shù)據(jù)鏈效能評估指標體系和層次分析-模糊綜合評估方法，有待于進一步的研究和完善。

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