李琳琳, 路云飛, 張　壯, 和　何

(火箭軍工程大學(xué)信息工程系, 陜西 西安 710025)

0　引　言

作戰(zhàn)指揮控制系統(tǒng)是指以信息化系統(tǒng)為核心,能夠有效實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互、并對(duì)武器裝備實(shí)施指揮控制的綜合系統(tǒng),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和信息化程度的提高,作戰(zhàn)指揮控制系統(tǒng)已逐漸成為戰(zhàn)場(chǎng)倍增器,在現(xiàn)代化戰(zhàn)爭(zhēng)中起著至關(guān)重要的作用。目前,作戰(zhàn)指揮控制系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)成為各國(guó)國(guó)防科研中的重要研究課題。然而新一代作戰(zhàn)指揮控制系統(tǒng)尚處于研制階段,導(dǎo)致諸多指標(biāo)隨機(jī)性和模糊性較大,經(jīng)典的評(píng)估方法難以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的有效評(píng)估。文獻(xiàn)[1]提出的云模型理論能夠?qū)⒉淮_定因素的模糊性和隨機(jī)性巧妙結(jié)合,實(shí)現(xiàn)定性與定量之間的相互轉(zhuǎn)化,為不確定性數(shù)據(jù)的處理提供有效的解決方法,目前已被廣泛應(yīng)用于效能評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和應(yīng)急決策等領(lǐng)域[2-3]。

云理論的引入,解決了評(píng)估領(lǐng)域中不確定性指標(biāo)難以量化評(píng)估的問(wèn)題[4-5],相關(guān)研究成果豐碩。文獻(xiàn)[6]針對(duì)網(wǎng)絡(luò)交易中信任程度難以評(píng)估的問(wèn)題,提出了基于云模型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,對(duì)網(wǎng)絡(luò)交易中可能存在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了有效預(yù)測(cè)評(píng)估。文獻(xiàn)[7]將云理論用于戰(zhàn)略預(yù)警信息系統(tǒng)的效能評(píng)估,首先根據(jù)系統(tǒng)特點(diǎn),構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系；并引入云重心評(píng)判法,利用加權(quán)偏離度評(píng)判云重心的改變程度,實(shí)現(xiàn)綜合效能的評(píng)估,為系統(tǒng)的研制升級(jí)提供了理論支撐。文獻(xiàn)[8]針對(duì)武器研制項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)評(píng)估不夠精細(xì)化的問(wèn)題,將一維云模型改進(jìn)為二維云模型,并引入評(píng)估模型中,增加了評(píng)估結(jié)果的正確性,最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了方法的有效性。文獻(xiàn)[9]針對(duì)突發(fā)災(zāi)害應(yīng)急決策中的不確定性因素,利用云模型實(shí)現(xiàn)定量化評(píng)估,首先建立評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云,再通過(guò)計(jì)算方案評(píng)價(jià)云與標(biāo)準(zhǔn)云之間的相似性,確定綜合評(píng)估方案的優(yōu)劣。由此可見(jiàn),云模型已被廣泛應(yīng)用于諸多工程領(lǐng)域,相關(guān)學(xué)者也對(duì)云理論進(jìn)行了不同程度的改進(jìn),提出了很多實(shí)用性較強(qiáng)的方法,但關(guān)于云理論的方法運(yùn)用和改進(jìn)依然是研究的熱點(diǎn)。

在現(xiàn)有效能評(píng)估方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合作戰(zhàn)指揮控制系統(tǒng)特點(diǎn),提出了基于云模型的效能評(píng)估方法。首先，在廣泛征詢專家意見(jiàn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)的特點(diǎn)構(gòu)建了評(píng)估指標(biāo)體系;其次,為盡可能避免主觀因素影響,采用排隊(duì)理論確定指標(biāo)權(quán)重,利用逆向云發(fā)生器(cloud generator, CG)將不確定性指標(biāo)轉(zhuǎn)化為定量的云數(shù)字特征,并將指標(biāo)權(quán)重和評(píng)價(jià)指標(biāo)云模型有效融合,得出最終的綜合評(píng)價(jià)云;再次,結(jié)合云相似性原理,求出綜合評(píng)價(jià)云與標(biāo)準(zhǔn)云的相似度,得出最終的效能評(píng)估結(jié)果。最后,結(jié)合具體案例,通過(guò)與兩種經(jīng)典評(píng)估算法的對(duì)比分析,證明了該算法的可行性。

1　云理論

云模型理論以傳統(tǒng)概率統(tǒng)計(jì)和模糊集理論為基礎(chǔ),能夠?qū)崿F(xiàn)定性概念和定量數(shù)值之間的相互轉(zhuǎn)化,有效解決模糊概念的定量化處理。

1.1　基本概念

定義1設(shè)U是用精確數(shù)值表示的定量論域U={u},對(duì)于定性概念A(yù)的任意一個(gè)隨機(jī)值u∈U,若都可以找到一個(gè)有穩(wěn)定分布特性隨機(jī)數(shù)μA(u)∈[0,1],則稱μA(u)為元素u對(duì)概念A(yù)的隸屬度,所有隸屬度的集合稱為隸屬云[1](簡(jiǎn)稱云),即:μA(u):U→[0,1], ?u∈Uu→μA(u)。

云一般包含期望Ex、熵En和超熵He3個(gè)數(shù)字特征,如圖1所示。期望Ex是最具代表性的數(shù)字特征,是定性概念轉(zhuǎn)換后所有量化值的平均值；熵En是用來(lái)度量定性概念粒度的量,通常用于表示定性概念的模糊程度,熵越大定性概念越模糊,其云圖的離散程度也越大；超熵He是對(duì)熵的不確定性度量,能夠較好體現(xiàn)指標(biāo)的穩(wěn)定性,即可以反映出云圖中云滴的凝聚程度。

圖1　云模型的數(shù)字特征

1.2　CG

CG[10]是實(shí)現(xiàn)定性與定量之間相互轉(zhuǎn)化的工具,包括正向CG和逆向CG。正向CG主要實(shí)現(xiàn)從定性到定量的轉(zhuǎn)化,輸入云數(shù)字特征(Ex,En,He)和云滴數(shù)N,輸出N個(gè)云滴的數(shù)值和隸屬度,其原理如圖2所示。

圖2　正向CG

逆向CG主要完成從定量到定性的轉(zhuǎn)化,輸入若干符合正態(tài)分布的云滴,輸出為云的3個(gè)數(shù)字特征,其原理如圖3所示。

圖3　逆向CG

1.3　云運(yùn)算規(guī)則

假設(shè)Y(Ex,En,He)為給定論語(yǔ)上云Y1(Ex1,En1,He1)和Y2(Ex2,En2,He2)的算數(shù)運(yùn)算結(jié)果,具體運(yùn)算規(guī)則如表1所示。

2　基于云模型的指揮控制系統(tǒng)效能評(píng)估

2.1　評(píng)價(jià)指標(biāo)集的建立

作戰(zhàn)指揮控制系統(tǒng)是指對(duì)武器實(shí)施指揮控制,并對(duì)敵方目標(biāo)進(jìn)行有效打擊毀傷的控制系統(tǒng),主要功能包括武器監(jiān)控、目標(biāo)打擊、信息處理、指揮決策、毀傷評(píng)估等。系統(tǒng)的效能評(píng)估是對(duì)完成任務(wù)能力的綜合度量,而指標(biāo)體系構(gòu)建的合理性又是效能評(píng)估的關(guān)鍵,結(jié)合某指揮控制系統(tǒng)實(shí)際特點(diǎn),在廣泛征詢相關(guān)專家意見(jiàn)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了評(píng)估指標(biāo)體系,如圖4所示。

表1　云的運(yùn)算規(guī)則

圖4　某指揮控制系統(tǒng)評(píng)估指標(biāo)體系

2.2　生成評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云

由于新一代作戰(zhàn)指揮控制系統(tǒng)尚處于研制階段,因此在進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估過(guò)程中,不免存在很多不確定性因素,導(dǎo)致評(píng)估指標(biāo)具有較大的模糊性和隨機(jī)性,因此采用優(yōu)、良、中、差四級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(定性語(yǔ)言)對(duì)系統(tǒng)效能進(jìn)行評(píng)估,評(píng)估結(jié)果限制在[0,1]區(qū)間[11]。在指揮控制系統(tǒng)效能評(píng)估中,定性語(yǔ)言與區(qū)間不是均等劃分的,應(yīng)根據(jù)問(wèn)題實(shí)際,將數(shù)值區(qū)間合理劃分,使其與定性語(yǔ)言一一對(duì)應(yīng),這里采用專家咨詢法,得定性語(yǔ)言與分布區(qū)間對(duì)應(yīng)，如表2所示。

表2　定性語(yǔ)言與分布區(qū)間對(duì)應(yīng)表

每個(gè)定性語(yǔ)言值生成一個(gè)云圖,建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)云評(píng)價(jià)標(biāo)尺。設(shè)定性語(yǔ)言對(duì)應(yīng)的數(shù)值區(qū)間為[Bmin,Bmax],根據(jù)雙邊約束的數(shù)值區(qū)間求解定性語(yǔ)言的云數(shù)字特征[12-13],通過(guò)正向CG生成云圖,計(jì)算公式為

(1)

式中,當(dāng)Bmin=0時(shí),Ex=Bmin;當(dāng)Bmax=1時(shí),Ex=Bmax;k反映了評(píng)價(jià)值的隨機(jī)性,取值越大,隨機(jī)性越大,造成的誤差就越大,進(jìn)而導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果難以確定。結(jié)合問(wèn)題實(shí)際k取值為0.01。

由式(1)可得，標(biāo)準(zhǔn)云模型數(shù)字特征:C差(0.00,0.167,0.01),C中(0.60,0.083,0.01),C良(0.79,0.063,0.01),C優(yōu)(1.00,0.067,0.01)。利用正向云發(fā)生器,將上述數(shù)字特征轉(zhuǎn)化為云圖,標(biāo)準(zhǔn)云評(píng)價(jià)標(biāo)尺[14]如圖5所示。

圖5　評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云

2.3　指標(biāo)權(quán)重確定

評(píng)估指標(biāo)賦權(quán)是系統(tǒng)評(píng)估過(guò)程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在傳統(tǒng)評(píng)估方法中,指標(biāo)賦權(quán)主要分為兩類(lèi):主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法主要根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)給出權(quán)重或?qū)⒃u(píng)價(jià)指標(biāo)兩兩比較,得出比較矩陣,進(jìn)而求出指標(biāo)權(quán)重,其優(yōu)點(diǎn)是對(duì)指標(biāo)重要性定性認(rèn)識(shí)比較準(zhǔn)確,但易受主觀因素影響;客觀賦權(quán)法排除了主觀因素干擾,完全依據(jù)客觀數(shù)據(jù),利用數(shù)學(xué)模型,求解指標(biāo)權(quán)重,其優(yōu)點(diǎn)是客觀性較強(qiáng),但有時(shí)求解的指標(biāo)權(quán)重偏離實(shí)際重要度。為了確保求解的指標(biāo)權(quán)重更加合理,實(shí)現(xiàn)定性與定量較好結(jié)合[15],求解權(quán)重的公式為

(2)

式中,i為排隊(duì)等級(jí),即根據(jù)指標(biāo)重要程度進(jìn)行排序,若同等重要,則i取值相同;n為指標(biāo)個(gè)數(shù);ω1=1。

2.4　基于云模型的綜合評(píng)估方法

2.4.1評(píng)價(jià)指標(biāo)云生成算法設(shè)計(jì)

采用專家打分法,邀請(qǐng)行業(yè)內(nèi)n個(gè)專家對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)打分,并通過(guò)逆向CG求出數(shù)字特征,具體過(guò)程如下:

算法1評(píng)價(jià)指標(biāo)云逆向生成

輸入樣本矩陣(專家打分結(jié)果)Xi(xi1,xi2,…,xim),i=1,2,…,n;

輸出m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)云的數(shù)字特征(Ex1,Ex2,…,Exm;En1,En2,…,Enm;He1,He2,…,Hem),步驟如下[16-17]:

步驟1計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的樣本均值為

步驟2期望值為

步驟3樣本的一階絕對(duì)中心距為

步驟4熵值求解為

步驟5樣本方差為

步驟6超熵求解為

2.4.2指標(biāo)評(píng)價(jià)值有效性驗(yàn)證

超熵是對(duì)熵的離散程度的度量,是正態(tài)云模型與正態(tài)曲線的本質(zhì)區(qū)別所在。當(dāng)超熵He=0時(shí),云模型就退化為正態(tài)曲線。隨著He的增大,云滴在正態(tài)曲線y=exp[-(x-Ex)2/(2En2)]周?chē)饾u分散,使云圖變得模糊不清,這個(gè)過(guò)程稱為霧化。

隨著超熵He增大,云圖的霧化過(guò)程如圖6所示,圖中Ex=0.5,En=0.1。

圖6　云圖霧化過(guò)程

由圖6可知,在正態(tài)云模型的數(shù)字特征中,隨著超熵He逐漸變大,云滴的隨機(jī)性也逐漸增大,距離期望曲線的距離越遠(yuǎn),正態(tài)云的霧化越嚴(yán)重。由正態(tài)云模型的霧化性質(zhì)[18]和正態(tài)函數(shù)的3δ原則。當(dāng)超熵HeEn/3時(shí),云圖呈現(xiàn)明顯的霧化狀態(tài),因此將En/3作為正態(tài)云模型的霧化點(diǎn)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

2.4.3綜合評(píng)價(jià)云

將上述指標(biāo)權(quán)重和對(duì)應(yīng)云數(shù)字特征,通過(guò)運(yùn)算求解綜合評(píng)價(jià)云,計(jì)算公式為

(3)

式中,m為指標(biāo)個(gè)數(shù);ωi為指標(biāo)權(quán)重。得到綜合云C(Ex,En,He)后,計(jì)算其與各標(biāo)準(zhǔn)云之間的相似度,根據(jù)相似度進(jìn)行排序,相似度最高的標(biāo)準(zhǔn)云對(duì)應(yīng)的評(píng)估等級(jí)即為最終的評(píng)估結(jié)果。

算法2云圖相似度[19]計(jì)算

輸入C1(Ex1,En1,He1),C2(Ex2,En2,He2)

輸出兩云圖之間的相似度δ

算法步驟如下:

循環(huán)執(zhí)行上述算法,可求出評(píng)價(jià)云與每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)云之間的相似度,相似度最高時(shí)所對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)云評(píng)價(jià)值即為該評(píng)價(jià)云的最終評(píng)價(jià)值。

3　實(shí)驗(yàn)與分析

仿真實(shí)驗(yàn)是在Microsoft Windows7操作系統(tǒng)下運(yùn)行,基本配置:Intel CoreTMi7 CPU,4G內(nèi)存,運(yùn)用Matlab 2012進(jìn)行仿真。

結(jié)合第2.1節(jié)中建立的評(píng)估指標(biāo)體系,采用本文提出的基于云模型的評(píng)估方法對(duì)某指揮控制系統(tǒng)效能進(jìn)行評(píng)估。為驗(yàn)證方法的正確性、有效性,采用模糊綜合評(píng)估法[20]、云重心評(píng)判法[7]和本文方法同時(shí)評(píng)估案例中提供的數(shù)據(jù),通過(guò)評(píng)估結(jié)果的對(duì)比分析,驗(yàn)證本文算法的可行性。

3.1　基于云模型的效能評(píng)估

步驟1權(quán)重求解。通過(guò)反復(fù)征詢專家意見(jiàn),確定指標(biāo)重要性程度,根據(jù)式(2)求解指標(biāo)權(quán)重。三級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)、一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重分析分別如表3～表5所示。

表3　三級(jí)指標(biāo)的權(quán)重

表4　二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重

表5　一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重

步驟2指標(biāo)評(píng)價(jià)值獲取。結(jié)合系統(tǒng)特點(diǎn),經(jīng)專家打分得各指標(biāo)的評(píng)價(jià)值,并利用算法1計(jì)算各指標(biāo)的云數(shù)字特征。結(jié)合本文算法原理,專家只對(duì)無(wú)葉子節(jié)點(diǎn)的指標(biāo)打分,各指標(biāo)的評(píng)價(jià)值如表6所示。

步驟3檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的有效性。將上述評(píng)價(jià)值代入算法1得到反映各指標(biāo)特性的云數(shù)字特征,例如C111(0.71,0.21,0.08),C112(0.77,0.12,0.03)。

表6　各指標(biāo)評(píng)價(jià)值

通過(guò)正向云發(fā)生器檢驗(yàn)評(píng)價(jià)值的有效性,指標(biāo)U111的初始云圖如圖7(a)所示,云圖比較分散,霧化性質(zhì)嚴(yán)重,且此時(shí)He>En/3,說(shuō)明專家對(duì)該指標(biāo)的打分結(jié)果存在較大差異,這時(shí)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)就存在問(wèn)題,導(dǎo)致評(píng)價(jià)云失去價(jià)值。需要通過(guò)反饋機(jī)制,將信息反饋給專家,經(jīng)反復(fù)交流溝通,調(diào)整打分結(jié)果,直至得到符合要求的結(jié)果為止,調(diào)整后的云數(shù)字特征為C111(0.72,0.15,0.02),對(duì)應(yīng)的云圖如圖7(b)所示。同理可得其他葉子節(jié)點(diǎn)指標(biāo)的云數(shù)字特征。

圖7　評(píng)價(jià)指標(biāo)云圖

步驟4綜合評(píng)價(jià)云求解。將指標(biāo)權(quán)重與各評(píng)價(jià)云融合得到綜合評(píng)價(jià)云。以指標(biāo)U11求解為例,由表3得指標(biāo)U111和U112的權(quán)重為(0.67,0.33),結(jié)合式(3)得指標(biāo)U11的云數(shù)字特征為C11(0.73,0.14,0.02)。

同理可得二級(jí)指標(biāo)的云數(shù)字特征C12(0.77,0.08,0.02),C13(0.76,0.09,0.02),C21(0.82,0.06,0.01),C22(0.76,0.08,0.02),C31(0.70,0.07,0.02),C32(0.79,0.09,0.02),C41(0.71,0.07,0.02),C42(0.76,0.05,0.01),C43(0.72,0.06,0.01),C51(0.78,0.05,0.01),C52(0.80,0.03,0.01)。結(jié)合表4中二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重,利用式(3)可求得一級(jí)指標(biāo)的云數(shù)字特征C1(0.76,0.10,0.02),C2(0.79,0.07,0.01),C3(0.75,0.08,0.02),C4(0.74,0.06,0.01),C5(0.79,0.04,0.01)。同上可得綜合評(píng)估云的數(shù)字特征C(0.77,0.07,0.01),再通過(guò)正向CG得云圖如圖8所示。

圖8　綜合評(píng)價(jià)云模型

步驟5相似度計(jì)算。將綜合云模型與標(biāo)準(zhǔn)云模型中的各個(gè)云模型計(jì)算相似度,相似度最接近的那個(gè)云模型即為最終的評(píng)估結(jié)果。綜合評(píng)價(jià)云與標(biāo)準(zhǔn)云的相似度如表7所示。

表7　綜合評(píng)價(jià)云與標(biāo)準(zhǔn)云的相似度

由表7可知,綜合評(píng)價(jià)云與評(píng)價(jià)值“良”對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)云的相似度最大,即認(rèn)為綜合評(píng)估結(jié)果為“良”。

通過(guò)正向CG將綜合評(píng)價(jià)云繪制在標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)云標(biāo)尺上,效能評(píng)估云圖如圖9所示。

由圖9可知，綜合評(píng)價(jià)云介于評(píng)價(jià)值“良”和“中”對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)云之間,因此與“良”、“中”標(biāo)準(zhǔn)云的相似度要高于其他標(biāo)準(zhǔn)云。相對(duì)于“良”和“中”對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)云,更接近于“良”,因此最終評(píng)估結(jié)果為“良”。從云圖的直觀認(rèn)識(shí)與相似度評(píng)估結(jié)果相一致,因此在運(yùn)用本文算法進(jìn)行效能評(píng)估時(shí),可首先通過(guò)云圖挑選出最相似的標(biāo)準(zhǔn)云，即綜合評(píng)價(jià)云左右兩側(cè)的標(biāo)準(zhǔn)云,再利用算法2計(jì)算相似度,這樣可以很大程度地減少算法的運(yùn)算量。

3.2　常用效能評(píng)估方法對(duì)比分析

依據(jù)文中建立的評(píng)估指標(biāo)體系,將文獻(xiàn)[20]提出的模糊綜合評(píng)估法和文獻(xiàn)[7]提出的云重心評(píng)判法用于系統(tǒng)綜合效能評(píng)估。從最終評(píng)估結(jié)果來(lái)看,3種算法的結(jié)果一致,證明了本文算法的正確性,具體評(píng)估結(jié)果對(duì)比分析如表8所示。

表8　評(píng)估結(jié)果比較

由表8可知,基于云模型的評(píng)估方法與經(jīng)典評(píng)估方法的結(jié)果一致,評(píng)估結(jié)果均為良,表明算法正確可行。從評(píng)估結(jié)果反映信息的全面性來(lái)說(shuō),本文方法首先通過(guò)相似度確定了最終的評(píng)估等級(jí)。其次,該方法的評(píng)估結(jié)果是3個(gè)數(shù)字特征C(0.77,0.07,0.01):期望Ex體現(xiàn)了系統(tǒng)評(píng)估結(jié)果的平均水平,在工程實(shí)踐中可以此指標(biāo)確定系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài);熵En反映了云圖的離散程度,即云滴距離期望值距離的大小,從熵的大小可以看出評(píng)估結(jié)果的可靠程度,熵越大,說(shuō)明云滴距離期望值的距離越大,評(píng)估結(jié)果可靠性越低，反之,可靠性越高;超熵He反映了云滴的隨機(jī)性和云圖的穩(wěn)定性,超熵越大,說(shuō)明云滴距離云的期望曲線越分散,波動(dòng)也越明顯,說(shuō)明評(píng)估結(jié)果的穩(wěn)定性越差。此外,根據(jù)正態(tài)云模型霧化性質(zhì),由熵和超熵可知最終評(píng)估結(jié)果的霧化程度,如果He>En/3，說(shuō)明評(píng)估結(jié)果不可靠,需重新對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。

在滿足評(píng)估要求的前提下,從評(píng)估結(jié)果來(lái)看,綜合效能評(píng)估云數(shù)字特征為(0.77,0.07,0.01),而信息優(yōu)勢(shì)、決策優(yōu)勢(shì)、靈活性、抗毀性和可靠性的云數(shù)字特征分別為C1(0.76,0.10,0.02),C2(0.79,0.07,0.01),C3(0.75,0.08,0.02),C4(0.74,0.06,0.01),C5(0.79,0.04,0.01)。對(duì)比來(lái)看,信息優(yōu)勢(shì)、靈活性和抗毀性的期望值,即評(píng)估結(jié)果的平均值小于綜合效能評(píng)估值,說(shuō)明這3方面的建設(shè)落后于系統(tǒng)整體性能,存在能力不足的現(xiàn)象,制約著新一代指揮控制系統(tǒng)綜合效能的提升。這也與我國(guó)信息技術(shù)先天不足,處于追趕階段的實(shí)際情況相符。因此,基于云模型的效能評(píng)估方法能夠?qū)π乱淮笓]控制系統(tǒng)進(jìn)行有效評(píng)估,為系統(tǒng)建設(shè)發(fā)展提供重要參考意見(jiàn)。而模糊綜合評(píng)估法和云重心評(píng)判法評(píng)估結(jié)果只有一個(gè)數(shù)值,雖然得出了正確的評(píng)估結(jié)果,但無(wú)法體現(xiàn)出評(píng)估結(jié)果的可信度。因此,基于云模型的評(píng)估方法不僅能夠系統(tǒng)效能地進(jìn)行評(píng)估,而且反映出評(píng)估結(jié)果的可信程度。

相比較而言,模糊綜合評(píng)估法和云重心評(píng)判法的計(jì)算過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單一些,算法的復(fù)雜度相對(duì)本文算法較低,但求出的結(jié)果只有一個(gè)數(shù)值,體現(xiàn)的信息不夠全面,而且可能會(huì)由于考慮信息太單一而導(dǎo)致判斷偏差?，F(xiàn)在計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷提高,在本實(shí)驗(yàn)仿真環(huán)境中,模糊綜合評(píng)估法和云重心評(píng)判法與本文算法相比,運(yùn)行效率雖有一定的優(yōu)勢(shì),但不太明顯,且3種算法均能滿足戰(zhàn)標(biāo)要求。由此可以看出,該算法為系統(tǒng)效能評(píng)估提供了新的解決思路,具有較高的工程應(yīng)用價(jià)值。

4　結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)新一代指揮控制系統(tǒng)研制過(guò)程中,評(píng)估指標(biāo)模糊性和隨機(jī)性較大、難以量化評(píng)估的問(wèn)題,提出基于云模型的評(píng)估方法。該方法通過(guò)云模型理論,將不確定性指標(biāo)轉(zhuǎn)化為定量化的云數(shù)字特征,運(yùn)用綜合云理論求解出綜合評(píng)價(jià)云,利用綜合評(píng)價(jià)云與各標(biāo)準(zhǔn)云之間的相似度大小求得綜合評(píng)估結(jié)果,通過(guò)案例對(duì)比分析,驗(yàn)證了算法的可行性,為不確定性系統(tǒng)的效能評(píng)估提供了新的解決思路。

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