張思驄 謝新連 趙瑞嘉 黃金娥 徐東

摘要：針對新型艦船評估專家組意見統(tǒng)合及效能評估問題，在考慮新型艦船可靠性、維修性、保障性、安全性、測試性、環(huán)境適應(yīng)性等“六性”特點的基礎(chǔ)上，建立新型艦船“六性”評估指標(biāo)體系。提出一種基于專家聚類和偏差熵的定權(quán)方法統(tǒng)一專家組意見。采用證據(jù)推理法實現(xiàn)對新型艦船的綜合評估。以某艦船的3個設(shè)計方案為例，確定專家組權(quán)重信息，對各方案的“六性”水平進行綜合評估，得到綜合評估結(jié)果及各特性水平，驗證基于專家定權(quán)和證據(jù)推理的綜合評估方法的可行性和有效性。該方法可為新型艦船的“六性”評估工作提供決策支持。

關(guān)鍵詞：艦船“六性”; 專家聚類; 偏差熵模型; 證據(jù)推理

中圖分類號： ?U674.7

文獻標(biāo)志碼： ?A

Abstract：For the issue of opinion integration of evaluation expert group and effectiveness evaluation of a new naval ship， with the consideration of the characteristics of “six indexes” which include reliability， maintainability， supportability， safety， testability and environmental adaptability， the evaluation index system of “six indexes” for a new naval ship is established. A weight determination method based on expert cluster and deviation entropy is proposed to unify expert opinions. The method of evidential reasoning is used to realize the comprehensive evaluation of a new naval ship. By applying the method to three design schemes of a naval ship， the weight information of expert group is determined， and the “six indexes” levels of each scheme are evaluated synthetically to obtain the comprehensive evaluation results and characteristic levels. The feasibility and effectiveness of the comprehensive evaluation method based on expert weighting and evidential reasoning are verified. This method can provide decision support for the “six indexes” evaluation of a new naval ship.

Key words：naval ship “six indexes”; expert cluster; deviation entropy model; evidential reasoning

0 引 言

隨著我國向海洋強國的邁進，海軍建設(shè)已是大勢所趨。艦船作為海軍裝備的核心力量之一，其性能、質(zhì)量和作戰(zhàn)效能對海軍實力的提高顯得尤為重要，我國軍用標(biāo)準(zhǔn)（以下簡稱國軍標(biāo)）針對其可靠性、維修性、保障性、安全性、測試性、環(huán)境適應(yīng)性等“六性”提出了相應(yīng)的設(shè)計和實施要求[1]?？紤]到艦船生產(chǎn)周期長、過程復(fù)雜、耗費資金量大、制約因素多的特點，對其進行“六性”綜合評估有助于更客觀地選擇艦船設(shè)計方案，提供決策指導(dǎo)和優(yōu)化依據(jù)。

艦船評估研究多集中在總體性能、建造質(zhì)量、作戰(zhàn)效能等方面，從“六性”角度的研究以往僅側(cè)重于某一項或某幾項特性：文獻[2]從艦船設(shè)備本身存在的可靠性問題和外界隨機因素導(dǎo)致的可靠性問題兩個方面進行分析，建立了一套研究艦船總體性能可靠性的模型;文獻[3]引入虛擬現(xiàn)實、計算機仿真、高性能圖形系統(tǒng)等技術(shù)作為支撐手段，實現(xiàn)了艦船維修性的分析評價;文獻[4]著眼于裝備保障性能和保障系統(tǒng)保障性能建立評價指標(biāo)體系，對艦船綜合保障能力進行量化;文獻[5-6]考慮艦船所承載的電力系統(tǒng)、動力系統(tǒng)、防火系統(tǒng)等及人的因素對艦船安全的綜合影響，引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論等方法進行綜合評估。相較之下，對于艦船測試性和環(huán)境適應(yīng)性的研究尚處于起步階段[7]，針對獨立系統(tǒng)或單一影響因素的評價研究較多，綜合性的評價較少：文獻[8]針對艦船獨立系統(tǒng)提出一種基于任務(wù)的測試性建模與分析方法;文獻[9]引入層次分析法、熵值法與模糊綜合評價法相結(jié)合，對艦船風(fēng)浪環(huán)境適應(yīng)性進行了評價。對艦船評估指標(biāo)權(quán)重的確定，多根據(jù)專家意見采用層次分析法、模糊評價法、灰度評價法等[10-11]方法進行。由于評估組的多位業(yè)內(nèi)專家對不同指標(biāo)重要性的判斷可能出現(xiàn)偏差，以往在進行權(quán)重決策時一般聽從單一專家意見或?qū)⒏鲗＜业囊庖娰x予相同的權(quán)重，忽視了不同專家知識水平、經(jīng)驗和對指標(biāo)熟悉程度的差異。本文根據(jù)國軍標(biāo)要求和艦船“六性”特點建立綜合評估指標(biāo)體系，提出一種基于專家聚類和偏差熵的定權(quán)方法，提高權(quán)重因子的可靠度，并與證據(jù)推理法相結(jié)合，實現(xiàn)對艦船“六性”的綜合評估。

1 “六性”特點及評估指標(biāo)體系

參考國軍標(biāo)對武器裝備“六性”的要求，確定一級指標(biāo)為可靠性、維修性、保障性、安全性、測試性和環(huán)境適應(yīng)性，結(jié)合艦船獨有的特點對“六性”影響因素進行深入分析，確定各特性的下層指標(biāo)。建立的艦船“六性”評估指標(biāo)體系見圖1。

可靠性一般指艦船在規(guī)定時間和條件下完成規(guī)定功能的能力，也體現(xiàn)為艦船在一定條件下無故障的持續(xù)時間或概率，是艦船技術(shù)能力及其完備水平的重要體現(xiàn)。艦船出航后長期遠離基地，故可靠性低可能會導(dǎo)致艦船頻繁發(fā)生故障且無法及時得到修理，影響任務(wù)完成質(zhì)量?？煽啃缘瓦€會導(dǎo)致艦船維修勞動量的增加、停航維修時間延長，從而降低艦船使用效率，增加管理部門對艦船維護的資金和人力投入。

維修性一般指艦船的可維護、保養(yǎng)和修理的特性，表現(xiàn)為在給定的條件和時間內(nèi)按照規(guī)定的方式方法進行維修時，系統(tǒng)、設(shè)備保持和恢復(fù)良好狀態(tài)的可能性。當(dāng)艦船維修性較差時，所需維修時間過長，恢復(fù)能力較弱，不僅影響日常的保障任務(wù)，而且可能在戰(zhàn)時貽誤戰(zhàn)機，對局勢產(chǎn)生影響。對維修性進行評估能夠衡量艦船是否達到了減少維修人員和其他資源投入、降低壽命周期費用的要求，并有效保障艦船使用的戰(zhàn)備完好性和任務(wù)成功性。

保障性一般指艦船的設(shè)計特性和擬訂的保障資源能夠滿足平時戰(zhàn)備和戰(zhàn)時使用要求的能力，良好的保障性能夠保證艦船以合理的壽命周期費用實現(xiàn)系統(tǒng)的戰(zhàn)備完好性。艦船保障性水平主要體現(xiàn)在其自保能力和保障系統(tǒng)能力上。

安全性一般指艦船不發(fā)生人員傷亡，不危害健康和環(huán)境，不給設(shè)備或財產(chǎn)造成破壞或損失的能力。艦船本身具有系統(tǒng)復(fù)雜、裝備眾多、人員密集、危險品集中、各項作業(yè)流程危險性高等特點，其安全問題一般遵循系統(tǒng)原則綜合考慮其人員、設(shè)備、環(huán)境、管理等多方面因素，對設(shè)計階段進行評估時僅考慮其設(shè)備因素。

測試性一般指能夠及時、準(zhǔn)確地確定艦船工作狀態(tài)（可工作、不可工作或工作性能下降）并確定故障范圍的一種特性。艦船測試性良好的標(biāo)志是檢查測試方便，自檢功能強，能夠及時準(zhǔn)確地檢測到艦船發(fā)生的故障并確定故障部位，對故障進行隔離。測試性的好壞受測試模式、維修輔助措施、技術(shù)資料、人員和培訓(xùn)等的影響。

環(huán)境適應(yīng)性一般指艦船在可能遇到的各種環(huán)境下能實現(xiàn)其所有預(yù)定功能、性能和不被破壞的能力，其面臨的環(huán)境條件包括風(fēng)、浪等氣候環(huán)境以及振動、搖擺等機械環(huán)境。

2 艦船“六性”評估方法

2.1 專家聚類

艦船的綜合效能評估較為復(fù)雜，因此其評估專家的人數(shù)不宜過少。根據(jù)統(tǒng)計學(xué)理論可知，評估可信度與評估人數(shù)符合指數(shù)分布，即可信度隨評估人數(shù)增加而提高，但是當(dāng)評估人數(shù)超過20人，進一步增加人數(shù)時可信度提高不大，因此建議評估小組人數(shù)在15～25人，也可酌情增加[12]。因為專家組成員在知識水平、經(jīng)驗、對指標(biāo)熟悉程度等方面存在一定差異，所以應(yīng)對專家意見進行分類，根據(jù)不同類別實現(xiàn)差異化定權(quán)。為避免僅憑主觀經(jīng)驗給出的閾值（如文獻[13]）或直接給定的閾值（如文獻[14]）與相容度比較后實際上僅能將專家分為一類或兩類的情況，使用如下聚類方法繪制最大相容度譜系圖，通過觀察譜系圖給出閾值，比較給定閾值與最大相容度間的距離，實現(xiàn)合理聚類。

收集某新型艦船3個設(shè)計方案的維修性定量指標(biāo)數(shù)據(jù)，并向?qū)＜医M獲取各定性指標(biāo)的評價意見，分別根據(jù)兩種定權(quán)方法運用開發(fā)的ERA系統(tǒng)得到各方案效用值，見圖4。由圖4可知，等權(quán)時各方案根據(jù)平均效用值大小排序為“方案1方案3方案2”，依照所提出的定權(quán)方法差異定權(quán)時排序為“方案1方案2方案3”。這說明方案1的優(yōu)勢更加突出，該方法有效地將與群體意見差異較大的專家16、18篩選為一類，并為該類專家賦予較小的權(quán)重，充分尊重了大多數(shù)專家的意見，定權(quán)合理，體現(xiàn)出綜合評估時各方案在較為重要的指標(biāo)上的優(yōu)勢，實現(xiàn)了備選方案的有效評估。

與維修性相似，收集并計算所有指標(biāo)的評價信息和權(quán)重，一級指標(biāo)權(quán)重向量為（0.157，0.157，0.204，0.225，0.114，0.143），保障性C子指標(biāo)權(quán)重向量為（0.477，0.384，0.139），環(huán)境適應(yīng)性F子指標(biāo)權(quán)重向量為（0.057，0.250，0.443，0.250）。評估所需的底層指標(biāo)信息見表4，其中：定性指標(biāo)評價等級分為5級（最好、較好、一般、較差、最差）和3級（好、中、差）兩種，評價信息即指標(biāo)位于各評價級的置信度;定量指標(biāo)的范圍由其最好值和最差值界定，評價信息為具體數(shù)值。部分指標(biāo)存在評價信息缺失的問題，如方案3可達性指標(biāo)B1初始評價信息為（0.50，0.25，0.10），即表明20位專家中有3位專家未給出評價意見。

經(jīng)綜合評估可得到各方案的最小、平均、最大效用值，見表5。

根據(jù)平均效用值對方案的優(yōu)劣進行排序可知，針對“六性”綜合水平，方案1最高，方案3其次，方案2最低，但效用值均在0.8以上，說明3種方案的“六性”綜合水平良好。各方案位于各評價等級的置信度見圖5。以方案3為例，位于評價等級“最好”的置信度為57.79%，因其可達性B1和高溫適應(yīng)性F11的初始評價信息缺失，保留0.62%的不確定性，并引起方案3的效用值在[0.863 5，0.869 7]內(nèi)浮動。方案1和2則分別保留0.08%和0的不確定性，對評估效用值影響較小。同時可對“六性”指標(biāo)的評估效用值進行綜合分析。由圖6可知，方案1不僅為最優(yōu)方案，而且在可靠性、維修性、測試性、環(huán)境適應(yīng)性方面均存在優(yōu)勢，在保障性、安全性方面雖與其他方案存在差距，但差距較小?？梢詫⒌讓又笜?biāo)評估結(jié)果作為依據(jù)對方案進行調(diào)整，以進一步提高“六性”水平。

4 結(jié) 論

為提高新型艦船的綜合效能，在以專家組形式進行評估的基礎(chǔ)上，將基于專家聚類和偏差熵的定權(quán)方法與證據(jù)推理方法（ERA）相結(jié)合，實現(xiàn)對新型艦船“六性”的綜合評估，并對某新型艦船的3個設(shè)計方案進行評估分析，得出以下結(jié)論：

（1）在分析新型艦船“六性”特點及其影響因素的基礎(chǔ)上，結(jié)合國軍標(biāo)要求建立了“六性”評估指標(biāo)體系，有助于更加全面系統(tǒng)地衡量新型艦船的綜合效能。

（2）考慮艦船“六性”評估過程中以專家組為單位進行評估的實際情況，引入一種基于專家聚類和偏差熵的定權(quán)方法，消除由于評估小組內(nèi)專家意見不同或為各專家意見賦予相同權(quán)重給評估結(jié)果帶來的不穩(wěn)定影響，充分尊重所有專家的意見，提高評估結(jié)果整體信度。

（3）考慮因?qū)＜医M成員研究領(lǐng)域、工作經(jīng)驗不同所導(dǎo)致的初始評價信息缺失，選擇ERA，保留評估結(jié)果的不確定性，以便對多個方案進行綜合排序和對比分析，確定各指標(biāo)評價等級的分布情況，保證評估結(jié)果的客觀性和全面性。

綜上所述，本文提出的基于專家聚類和偏差熵的定權(quán)方法與ERA相結(jié)合的綜合評估方法能夠有效衡量新型艦船的“六性”水平，為新型艦船的綜合評估提供決策支持。

參考文獻：

[1]中國人民解放軍總裝備部. 質(zhì)量管理體系要求： GJB 9001B—2009[S].

[2]王新磊， 呂建偉. 艦船總體性能可靠性建模方法研究[J]. 海軍工程大學(xué)學(xué)報， 2006， 18（2）： 94-98.

[3]張玉梅， 魏沁祺， 曾俊. 基于虛擬現(xiàn)實的艦船使用和維修性分析評價系統(tǒng)[J]. 中國艦船研究， 2013， 8（2）： 6-12. DOI： 10.3969/j.issn.1673-3185.2013.02.002.

[4]張輝. 我國艦船綜合保障研究綜述[J]. 艦船科學(xué)技術(shù)， 2010， 32（9）： 128-132， 139. DOI： 10.3404/j.issn.1672-7649.2010.09.032.

[5]王燕， 顧冬華， 姚瑤. 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在艦船安全性評估模型中的應(yīng)用[J]. 艦船科學(xué)技術(shù)， 2016， 38（9A）： 157-159. DOI： 10.3404/j.issn.1672-7649.2016.9A.053.

[6]劉毅. 基于模糊集理論的多層次船舶安全性評價模型研究[J]. 艦船科學(xué)技術(shù)， 2016， 38（6A）： 127-129. DOI： 10.3404/j.issn.1672-7649.2016.6A.043.

[7]BELENKY V， BASSLER C C. Procedures for early-stage naval ship design evaluation of dynamic stability： influence of the wave crest[J]. Naval Engineers Journal， 2010， 122（2）： 93-106. DOI： 10.1111/j.1559-3584.2010.00271.x.

[8]劉曉白， 梁鴻. 基于任務(wù)的艦船裝備測試性建模與分析研究[J]. 艦船科學(xué)技術(shù)， 2016， 38（11）： 156-160. DOI： 10.3404/j.issn.1672-7619.2016.11.033.

[9]JIAO Jialong， REN Huilong， SUN Shuzheng. Assessment of surface ship environment adaptability in seaways： a fuzzy comprehensive evaluation method[J]. International Journal of Naval Architecture & Ocean Engineering， 2016， 8（4）： 344-359.

[10]熊云峰， 毛筱菲. 基于加權(quán)灰關(guān)聯(lián)模型的船舶性能綜合評價[J]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報（交通科學(xué)與工程版）， 2005， 29（4）： 638-640.

[11]高成男， 謝新連， 趙福波， 等. 基于證據(jù)推理的大型海事巡邏救助船船型選擇[J]. 上海海事大學(xué)學(xué)報， 2014， 35（4）： 15-19. DOI： 10.13340/j.jsmu.2014.04.004.

[12]劉旸， 孟梅， 張恒， 等. 面向任務(wù)的驅(qū)逐艦作戰(zhàn)效能評估方法研究[J]. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報， 2013， 34（12）： 1479-1489. DOI： 10.3969/j.issn.1006-7043.201306053.

[13]ZHOU Xuan. Group decision-making method based on entropy and experts cluster analysis[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics， 2011， 22（3）： 468-472. DOI： 10.3969/j.issn.1004-4132.2011.03.015.

[14]高陽， 羅賢新， 胡穎. 基于判斷矩陣的專家聚類賦權(quán)研究[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù)， 2009， 31（3）： 593-596.

[15]李琳， 劉雅奇， 李雙剛. 一種群決策專家客觀權(quán)重確定的改進方法[J]. 運籌與管理， 2011， 20（4）： 77-81.

[16]XIE Xinlian， YANG Jianbo， XU Dongling， et al. Uncertainty and preference modelling for multiple criteria vehicle evaluation[J]. International Journal of Computational Intelligence Systems， 2010， 3（6）： 688-708.

[17]包甜甜， 王巖磊， 李猛， 等. 基于證據(jù)推理的多指標(biāo)評價系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 計算機工程與科學(xué)， 2016， 38（6）： 1269-1274. DOI： 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.06.031.

（編輯 賈裙平）