基于直觉模糊多属性决策的装备作战适用性评估方法

发布时间：2021-09-23 19:16

　　针对装备作战适用性难以有效评估的问题,提出了一种基于直觉模糊多属性决策的作战适用性评估方法。建立了装备作战适用性评估指标体系,提出了基于群决策的权重确定方法,利用直觉模糊集表示的多决策者评估指标重要度信息,建立了以意见一致性最大化为指标的权重优化模型,给出了基于相似度的装备作战适用性等级评估的具体步骤。通过评估实例,说明了该方法在装备作战适用性等级评估中的有效性。 

【文章来源】：火力与指挥控制. 2020,45(11)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

装备作战适用性评估指标体系

：计算指标权重根据建立的指标体系，对各个指标的权重进行计算。基于专家给出的区间直觉模糊信息，利用非线性优化模型进行优化，获得不同级别的指标权重。以作战使用适用性O1的二级指标为例，设3名专家对使用安全性U1、使用可靠性U2、人机交互性U3进行指标重要度评估，获得IFN表示的重要度矩阵如表2所示。表2指标重要度专家评估信息根据式（5）和式（6）建立模型，利用MATALB遗传算法工具箱进行求解。由于本模型为求最大，因此，将目标函数取反，应用遗传算法，求解权重的迭代寻优曲线如图2所示。图2权重求解迭代曲线获得的权重结果为W=［0.4232，0.2743，0.3019］，与O1权重融合，则二级指标U1、U2、U3的权重为［0.0952，0.0617，0.0679］。其他指标可按相同的方式进行计算，可以得到评估指标及相应的权重信息如下页表3所示。步骤2：确定评估矩阵评估矩阵根据相应的作战适用性测试结果获得，每个指标的使用性用评估等级L1~L5表示。4种装备E1、E2、E3、E4的作战适用性评估矩阵如表4所评估专家使用安全性U1使用可靠性U2人机交互性U3DM1<0.8,0.1><0.8,0.1><0.8,0.1>DM2<0.8,0.1><0.6,0.3><0.8,0.1>DM3<0.8,0.1><0.8,0.1><0.8,0.1>等级含义对应的直觉模糊数L1优秀<0.8,0.1>L2良好<0.6,0.3>L3一般<0.4,0.4>L4较差<0.3,0.6>L5很差<0.1,0.8>表1评估等级对IFN的对应关系·176·2084

【参考文献】：
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本文编号：3406263