楊巍巍　張玉茹　李暉　張麗霞　蘇曉東　姜海濤

(哈爾濱商業(yè)大學(xué)　信號與信息處理專業(yè)，黑龍江　哈爾濱　150028)

基于多屬性偏好的艦載機(jī)著艦風(fēng)險決策方法*

楊巍巍**張玉茹李暉張麗霞蘇曉東姜海濤

(哈爾濱商業(yè)大學(xué)信號與信息處理專業(yè)，黑龍江哈爾濱150028)

摘要針對傳統(tǒng)著艦指揮官(Landing Signal Officer, LSO)對艦載機(jī)著艦風(fēng)險評估定量分析的不足，提出一種基于多屬性偏好的艦載機(jī)著艦風(fēng)險決策方法。定義了二維三角模糊數(shù)期望值，通過討論已有屬性權(quán)重選取的局限性，在期望值基礎(chǔ)上，根據(jù)綜合屬性值和方案偏好值建立目標(biāo)優(yōu)化模型，計算得到屬性權(quán)重，最終利用集結(jié)算子獲得方案的排序，實(shí)現(xiàn)對有偏好艦載機(jī)著艦風(fēng)險的評測。通過仿真驗(yàn)證了決策結(jié)果與實(shí)際落點(diǎn)分布情況一致，說明所提出的決策方法在艦載機(jī)著艦風(fēng)險評測中應(yīng)用的合理性和可行性。

關(guān)鍵詞有偏好多屬性決策；著艦風(fēng)險；二維三角模糊數(shù)期望值；優(yōu)化模型

航母艦載機(jī)已成為海洋作戰(zhàn)的主要武器。由于高風(fēng)險的工作環(huán)境，操縱艦載機(jī)安全著艦對于每一名駕駛員來說都是非常困難的。為了保證后續(xù)任務(wù)的順利執(zhí)行，比對當(dāng)前不同駕駛員的操控能力或同一駕駛員不同航次的飛行狀態(tài)，對著艦風(fēng)險進(jìn)行決策評估是非常必要的，既可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)前著艦過程中存在的問題，又可以幫助駕駛員快速提高操作技能、相互學(xué)習(xí)，為后續(xù)成功著艦奠定基礎(chǔ)[1]。

多屬性決策是指決策者為了達(dá)到某一目標(biāo)，在兩個或兩個以上的具有多個屬性的可行方案中選出一個較佳方案的分析判斷過程。由于決策者自身經(jīng)驗(yàn)有限及外界環(huán)境因素，決策者往往存在一定的偏好，而針對有偏好的三角模糊數(shù)多屬性群決策越來越受到學(xué)者的青睞。Xu和Liu均研究了有偏好的三角模糊數(shù)多屬性決策問題，以決策者的風(fēng)險態(tài)度決定了決策結(jié)果的不同[2-3]。徐澤水利用了相似度和可能度的公式，根據(jù)以三角模糊數(shù)給出的屬性值和方案偏好值建立規(guī)劃模型，解決屬性權(quán)重未知的決策問題[4]。但由于規(guī)劃模型建立的不合理性，劉衛(wèi)峰等人就其不足進(jìn)行改進(jìn)，并建立及計算合理的規(guī)劃模型，獲得屬性權(quán)重[5]。

從評估艦載機(jī)著艦風(fēng)險的角度出發(fā)，分別以LSO對艦載機(jī)著艦風(fēng)險給出的評估信息和自動引導(dǎo)系統(tǒng)得到的飛行狀態(tài)信息作為決策者的主觀偏好值和方案的屬性值，根據(jù)文獻(xiàn)[4]對決策者的主觀偏好值和方案的屬性值建立優(yōu)化模型的局限性進(jìn)行分析，提出依據(jù)綜合屬性值和主觀偏好值的有偏好多屬性群決策，解決艦載機(jī)著艦風(fēng)險評估中同一等級航次的優(yōu)劣難于分辨和飛行姿態(tài)權(quán)重劃分不合理的問題。

1問題描述

艦載機(jī)下滑著艦過程中，駕駛員需操控艦載機(jī)跟蹤理想下滑道，實(shí)現(xiàn)最終的安全降落，其著艦控制系統(tǒng)模型如圖1所示，作為后續(xù)著艦風(fēng)險決策的模型基礎(chǔ)。系統(tǒng)從艦載機(jī)著艦的位置和姿態(tài)進(jìn)行控制，并提供飛行狀態(tài)的信息[6]。

圖1　艦載機(jī)著艦控制系統(tǒng)

自動引導(dǎo)系統(tǒng)和LSO同時對艦載機(jī)著艦進(jìn)行引導(dǎo)和修正，幫助艦載機(jī)成功鉤住阻攔索，并分別記錄和評估艦載機(jī)的飛行狀態(tài)信息。由于LSO經(jīng)驗(yàn)、知識的有限，因此評估的信息會存有主觀偏好。傳統(tǒng)艦載機(jī)著艦的LSO等級評測[7-8]，存在多種問題，很難分辨同等級航次的優(yōu)劣和容易提供錯誤決策結(jié)果。而僅采用系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)又容易偏離專家期望的結(jié)果。

針對上述問題分析，有偏好多屬性群決策既保留了LSO對艦載機(jī)著艦風(fēng)險給出的評測信息，又可綜合多個LSO因?qū)ε炤d機(jī)著艦知識不同認(rèn)識所提供的不同風(fēng)險評測信息，免除了因個人因素帶來的問題，同時能正確對多種航次的優(yōu)劣進(jìn)行決策。

由于艦載機(jī)著艦是非常復(fù)雜的系統(tǒng)，往往決策者/LSO給出的評估信息是模糊語言變量。本文根據(jù)LSO對風(fēng)險的態(tài)度，計算LSO和系統(tǒng)記錄信息的期望值，并根據(jù)LSO的主觀偏好和綜合屬性建立優(yōu)化模型，獲得屬性權(quán)重，集結(jié)到群體綜合值，實(shí)現(xiàn)有偏好的多屬性群決策對艦載機(jī)著艦風(fēng)險的綜合評測。

2相關(guān)知識

(1)

λ·(bU-bL)

(2)風(fēng)險因子范圍：-0.5≤λ≤0.5。在-0.5≤λ<0時，決策者對風(fēng)險持消極態(tài)度；在λ=0時，決策者對風(fēng)險態(tài)度是中立的；在0<λ≤0.5時，決策者對風(fēng)險持積極的態(tài)度。

由區(qū)間數(shù)期望值定義原理，結(jié)合三角模糊數(shù)的期望值定義，獲得基于二維的三角模糊數(shù)期望值定義。

a(α)=SOABH+α·SABC

(3)

圖2　三角模糊數(shù)

其中α(0≤α≤1)為風(fēng)險因子，其值取決于決策者對風(fēng)險的態(tài)度。當(dāng)α>0.5時，表示決策者追求風(fēng)險；當(dāng)α<0.5時，說明決策者厭惡風(fēng)險；當(dāng)α=0.5時，決策者對風(fēng)險的態(tài)度持中立。

決策者(或LSO)針對艦載機(jī)著艦過程關(guān)鍵位置飛行狀態(tài)給予模糊語言評估，并依據(jù)相應(yīng)位置重要程度進(jìn)行整個航次綜合評估[7-8，12-13]，其飛行效果描述及對應(yīng)的三角模糊數(shù)形式為[1]：

根據(jù)定義3給出的公式，計算決策者的主觀偏好和客觀偏好的期望值，如下：

(4)

(5)

3決策方法

3.1問題分析

在文獻(xiàn)[4]決策分析中，因種種條件制約的因素，決策者的主觀偏好值與客觀偏好值(屬性值)往往有一定的偏差存在。為確使決策具有合理性，屬性權(quán)重w的選取應(yīng)使決策者的主、客觀偏好值的總偏差最小，并建立下列單目標(biāo)優(yōu)化模型：

事實(shí)上，文獻(xiàn)[4]提供的模型即M-1具有一定的局限性，導(dǎo)致最終獲得的屬性權(quán)重也不科學(xué)，為此，進(jìn)行以下分析。

目前，解決模型M-1存在問題的方法，就是對上訴兩個因素同時滿足，則應(yīng)該將方案與方案之間的整體評估或?qū)傩耘c屬性之間的局部評估進(jìn)行對比。

3.2決策方法

解此模型便可得到屬性權(quán)重w(k)=(w1,w2,…,wn)。

根據(jù)以上敘述，基于有偏好的艦載機(jī)著艦風(fēng)險多屬性群決策的步驟如下：

④建立單目標(biāo)優(yōu)化模型M-2，并解此模型得到屬性權(quán)重w(k)=(w1,w2,…,wn)；

⑥對群體綜合期望值進(jìn)行比較，得到各飛行航次優(yōu)劣的排序，選出風(fēng)險最小，飛行最佳的航次。

4算例分析

由圖1所示的模型進(jìn)行仿真艦載機(jī)著艦過程，得到五組飛行航次在航母甲板上的落點(diǎn)分布(如圖3所示)，并進(jìn)行決策計算以及分析驗(yàn)證。

圖3　甲板著艦落點(diǎn)分布

四位著艦指揮官dk(k=1,2,3,4)根據(jù)艦載機(jī)著艦縱向的風(fēng)險評估，對五組飛行航次xi(i=1,2,3,4,5)進(jìn)行評測[6、12-13]，跟蹤引導(dǎo)系統(tǒng)對高度偏差u1、速度u2、下沉率u3三個飛行狀態(tài)信息分別進(jìn)行記錄。決策者的權(quán)重為ω=(0.25,0.25,0.25,0.25)，所有決策信息如表1所示。

表1　系統(tǒng)提供的決策矩陣

四位著艦指揮官對五組航次評測的主觀偏好值見表2：

表2　dk對xi評測值

屬性權(quán)重完全未知，若α=0.5，即決策者對風(fēng)險具有中立的態(tài)度，則計算得到客觀偏好期望值和主觀偏好期望值如表3、4所示。

表3　系統(tǒng)提供的中對應(yīng)期望值

表4　dk對xi的期望值

由此進(jìn)行建立模型M-2，并對其求解，可得到不同決策者偏好下的屬性權(quán)重及綜合屬性值，如表5和表6所示。

表5　屬性權(quán)重

表6　綜合屬性期望值

針對四位決策者都有相同的經(jīng)驗(yàn)和能力，即具有相同權(quán)重ω=(0.25,0.25,0.25,0.25)，計算群體綜合屬性期望值，如下：

Z1=0.384 ，Z2=0.703 ，Z3=0.803 ，

Z4=0.581 ，Z5=0.261

根據(jù)群體綜合屬性期望值的大小進(jìn)行排序

x3>x2>x4>x1>x5

可知，x3的值最大，即第三組飛行航次的風(fēng)險最小，具有最優(yōu)的飛行效果。由圖3給出的幾組航次落點(diǎn)分布可知x3的飛行效果最佳，且x3落在最佳著艦落點(diǎn)即為第二和第三根阻攔索之間，與決策結(jié)果一致，其他四組航次落點(diǎn)距最佳落點(diǎn)的遠(yuǎn)近進(jìn)行優(yōu)劣排序，與決策排序逐一對應(yīng)。表明決策者給出的決策結(jié)果和引導(dǎo)系統(tǒng)獲得的航次排序結(jié)果一致，證實(shí)了決策結(jié)果的合理性和可行性。其次，表5中各屬性權(quán)重值與理論公式推導(dǎo)出的屬性權(quán)重w=(高度偏差,速度,下沉率)=(0.4,0.4,0.2)T相符[1]，驗(yàn)證了改進(jìn)模型的準(zhǔn)確性。

針對以往應(yīng)用算例，客觀偏好(屬性值)也均由人進(jìn)行評測，帶有一定的主觀意念。而在艦載機(jī)著艦風(fēng)險中，屬性值則是由跟蹤引導(dǎo)系統(tǒng)提供，得到的屬性值更加客觀，系統(tǒng)與決策者的信息融合也更加體現(xiàn)出決策結(jié)果的正確性。所以，將有偏好的多屬性群決策應(yīng)用在艦載機(jī)著艦風(fēng)險評估中是非?？尚泻蛯?shí)用的。

5結(jié)束語

首先，分析了多屬性群決策與艦載機(jī)著艦風(fēng)險評估結(jié)合的合理性，基于有偏好多屬性群決策更有效地提高多組航次著艦優(yōu)劣排序的準(zhǔn)確性。其次定義二維三角模糊數(shù)期望值公式，該定義概念清晰且計算簡單；并根據(jù)主觀偏好期望值和綜合屬性期望值建立合理的單目標(biāo)優(yōu)化模型，彌補(bǔ)原模型的不足，確保了屬性權(quán)重的正確性；最后，將多屬性群決策應(yīng)用在艦載機(jī)著艦風(fēng)險評估中，表明了決策結(jié)果與落點(diǎn)分布相同，證實(shí)了決策方法的可行性。

參考文獻(xiàn)

[1]朱齊丹,李暉,夏桂華,等.艦載機(jī)著艦風(fēng)險動態(tài)多屬性決策[J].哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報,2013,34(5):615-622.

[2]徐澤水.對方案有偏好的三角模糊數(shù)型多屬性決策方法研究[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2002,24(8):9-12.

[3]劉滿鳳,宋穎.考慮決策者行為偏好的三角模糊數(shù)多屬性決策方法[J].統(tǒng)計與決策,2014(9),44-46.

[4]徐澤水.基于期望值的模糊多屬性決策法及其應(yīng)用[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2004,24(1):109-113.

[5]劉衛(wèi)峰,何霞.一種對方案有偏好的三角模糊數(shù)多屬性決策方法[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué),2013,27(2)：155-161.

[6]Robert K,Heffley.Outer-loop control factor for carrier aircraft[R].USA.1990:12-45.

[7]NAVAIR 00-80T-104.NATOPS Landing Signal Officer Manual[S].US.2001.

[8]NAVAIR 00-80T-105. NATOPSLanding Signal Officer Manual[S].US. 2004.

[9]張市芳.幾種模糊多屬性決策方法及其應(yīng)用[D].西安：西安電子科技大學(xué),2012.

[10]文杏梓,羅新星,歐陽軍林.基于決策者信任度的風(fēng)險型混合多屬性群決策方法[J].控制與決策,2014(3):481-486.

[11]蘭蓉.模糊信息距離及若干應(yīng)用[D].西安：西安電子科技大學(xué),2013.

[12]王立鵬.艦載機(jī)著艦指揮官指揮策略研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學(xué),2012.

[13]王巖.艦載機(jī)著艦指揮官輔助決策及其評估[D]. 哈爾濱：哈爾濱工程大學(xué),2013.

(責(zé)任編輯駱桂峰)

* 基金項(xiàng)目：黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目《基于優(yōu)勢保有度的艦載機(jī)著艦風(fēng)險動態(tài)多屬性決策技術(shù)研究》(F201423)。

** 作者簡介：楊巍巍，女，黑龍江哈爾濱人。碩士研究生。研究方向：信息融合與信息處理。

中圖分類號：V219

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：2095-4859(2016)01-0076-06