基于AHP-熵值法的摩托化机动演训效果评估
发布时间：2021-07-13 06:00
针对摩托化机动演训效果评估问题,提出了以实战为导向的评估流程图,建立了包含指挥控制能力、保障能力和协同能力3项准则层的指标体系,构造了基于AHP-熵值法的评估模型。该模型综合了主观与客观因素,将AHP法求解的主观权重与熵值法求解的客观权重以合适比例进行线性组合。列出实例分析,该模型具有可操作性且准确性更高,为军事演训评估问题提供范例参考。
【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】：
演训效果评估流程图
发，在规定时间内到达目标地点。分队车辆安排情况：第1分队54辆机动车，第2分队58辆机动车，第3分队51辆机动车，第4分队55辆机动车，第5分队62辆机动车。在各分队头车和尾车安装数据记录仪，从部队机动开始后每10s记录数据，包括经度、纬度、高程、速度、里程和方位角共6项基础数据，演训结束后，将数据导出。某分队采集的部分基础数据如表4所示，现对5个分队的演训效果进行评估。3.1数据可视化为增强对摩托化机动全过程的直观把控，在进行评估前，运用Python3.4对5个分队6d的机动线路进行可视化呈现，部分视图如图2~下页图3所示。由图分析得到，5个分队的出发位置、到达位置和机动线路均大致相同，但在时序上存在明显差异，可理解为该次演训任务由上级统筹协调，各分队依次执行实施，故此算例不必考虑各分队的保障表4算例部分基础数据图2第1分队6d的机动路线（经度、纬度、高程）王刚，等：基于AHP-熵值法的摩托化机动演训效果评估·133·2041
2分队0.75018700.4347833分队0.5196090.2340430.7043484分队00.44680905分队0.171990.1489360.304348D400.6627910.3372090.5232560.976744D5D60.27777800.1888890.7916670.8111110.3333330.7911110.62500.208333图3第1d与最后1d5个分队的机动情况（时间、纬度、高程）表5标准化数据能力和协调能力，主要对各分队的指挥控制能力进行评估，此外，算例中未进行实战化电子侦察操作，故该项指标也不予考虑。3.2演训效果评估根据演训评估指标体系，此处就分队指挥控制能力建立评估模型如图4所示。图4分队演训指挥控制能力评估模型1）数据转换及标准化首先对传感器采集的基础数据进行转换。分析头车、尾车传感器的位置、时间变化，可以确定车队的整体出发时间、整体制动时间，以及行进中休息的时长与频率等潜在信息，进而根据基础数据及挖掘信息转换求得各指标数值，这里，在得到车间距D4及休息时长及频率D5后，需进一步与规范标准作差并取绝对值，最后再对各指标属性（正向或负向）进行区分，按照上文理想点法式（1）、式（2）对指标数值进行标准化，得到处理后数据如表5所示。1表示最优，0表示最次，标准化数值越大表示该项指标越佳。2）运用AHP-熵值法确定指标综合权值步骤1：首先根据专家经验对层次各要素相对重要性进行打分，包括B-C，C1-D，C2-D，其中，实战要求越高则越重要，得到相应判断矩阵B、C1、C2，并计算各要素权重。运用Matlab2018计算得到各层指标权重如下：棕B=（0.6370，0.2583，0.1047），CI=0.0193，CR=0.0332<0.1，通过一致性检验；棕C1=（0.6250，0.2385，0.1365），CI2=0.0091，CR2=0.0158<
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于AHP-熵权TOPSIS法的津期店二泵站水泵优化选型[J]. 王珊珊. 水利水电技术. 2019(07)
[2]陆军运输投送转型建设研究[J]. 王磊,李鹏,李联邦. 军事交通学院学报. 2019(06)
[3]摩托化机动车辆装备保障应把握的几个问题[J]. 王宇,李进. 黑龙江科技信息. 2015(30)
[4]整建制部队战略投送标准规范体系构建[J]. 赵世宜,陈兆仁,马强,鞠威. 军事交通学院学报. 2015(07)
[5]基于Mesh网络的摩托化梯队行军通信指挥系统[J]. 赵锐,潘金满,禇天,王鹏,王元. 重庆工商大学学报(自然科学版). 2015(02)
[6]熵值法中无量纲化方法优良标准的探讨[J]. 朱喜安,魏国栋. 统计与决策. 2015(02)
[7]改进AHP-BP神经网络算法研究——以建筑企业循环经济评价为例[J]. 程波,贾国柱. 管理评论. 2015(01)
[8]装备保障训练评估方法及仿真分析[J]. 崔凯旋,张成,石全. 计算机仿真. 2013(04)
[9]层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J]. 邓雪,李家铭,曾浩健,陈俊羊,赵俊峰. 数学的实践与认识. 2012(07)
硕士论文
[1]装备保障训练评估方法研究[D]. 彭婉仪.中国工程物理研究院 2018
[2]部队机动路网模拟与通行效果评估关键技术研究[D]. 周全.解放军信息工程大学 2017
本文编号：3281496
【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】：
演训效果评估流程图
发，在规定时间内到达目标地点。分队车辆安排情况：第1分队54辆机动车，第2分队58辆机动车，第3分队51辆机动车，第4分队55辆机动车，第5分队62辆机动车。在各分队头车和尾车安装数据记录仪，从部队机动开始后每10s记录数据，包括经度、纬度、高程、速度、里程和方位角共6项基础数据，演训结束后，将数据导出。某分队采集的部分基础数据如表4所示，现对5个分队的演训效果进行评估。3.1数据可视化为增强对摩托化机动全过程的直观把控，在进行评估前，运用Python3.4对5个分队6d的机动线路进行可视化呈现，部分视图如图2~下页图3所示。由图分析得到，5个分队的出发位置、到达位置和机动线路均大致相同，但在时序上存在明显差异，可理解为该次演训任务由上级统筹协调，各分队依次执行实施，故此算例不必考虑各分队的保障表4算例部分基础数据图2第1分队6d的机动路线（经度、纬度、高程）王刚，等：基于AHP-熵值法的摩托化机动演训效果评估·133·2041
2分队0.75018700.4347833分队0.5196090.2340430.7043484分队00.44680905分队0.171990.1489360.304348D400.6627910.3372090.5232560.976744D5D60.27777800.1888890.7916670.8111110.3333330.7911110.62500.208333图3第1d与最后1d5个分队的机动情况（时间、纬度、高程）表5标准化数据能力和协调能力，主要对各分队的指挥控制能力进行评估，此外，算例中未进行实战化电子侦察操作，故该项指标也不予考虑。3.2演训效果评估根据演训评估指标体系，此处就分队指挥控制能力建立评估模型如图4所示。图4分队演训指挥控制能力评估模型1）数据转换及标准化首先对传感器采集的基础数据进行转换。分析头车、尾车传感器的位置、时间变化，可以确定车队的整体出发时间、整体制动时间，以及行进中休息的时长与频率等潜在信息，进而根据基础数据及挖掘信息转换求得各指标数值，这里，在得到车间距D4及休息时长及频率D5后，需进一步与规范标准作差并取绝对值，最后再对各指标属性（正向或负向）进行区分，按照上文理想点法式（1）、式（2）对指标数值进行标准化，得到处理后数据如表5所示。1表示最优，0表示最次，标准化数值越大表示该项指标越佳。2）运用AHP-熵值法确定指标综合权值步骤1：首先根据专家经验对层次各要素相对重要性进行打分，包括B-C，C1-D，C2-D，其中，实战要求越高则越重要，得到相应判断矩阵B、C1、C2，并计算各要素权重。运用Matlab2018计算得到各层指标权重如下：棕B=（0.6370，0.2583，0.1047），CI=0.0193，CR=0.0332<0.1，通过一致性检验；棕C1=（0.6250，0.2385，0.1365），CI2=0.0091，CR2=0.0158<
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于AHP-熵权TOPSIS法的津期店二泵站水泵优化选型[J]. 王珊珊. 水利水电技术. 2019(07)
[2]陆军运输投送转型建设研究[J]. 王磊,李鹏,李联邦. 军事交通学院学报. 2019(06)
[3]摩托化机动车辆装备保障应把握的几个问题[J]. 王宇,李进. 黑龙江科技信息. 2015(30)
[4]整建制部队战略投送标准规范体系构建[J]. 赵世宜,陈兆仁,马强,鞠威. 军事交通学院学报. 2015(07)
[5]基于Mesh网络的摩托化梯队行军通信指挥系统[J]. 赵锐,潘金满,禇天,王鹏,王元. 重庆工商大学学报(自然科学版). 2015(02)
[6]熵值法中无量纲化方法优良标准的探讨[J]. 朱喜安,魏国栋. 统计与决策. 2015(02)
[7]改进AHP-BP神经网络算法研究——以建筑企业循环经济评价为例[J]. 程波,贾国柱. 管理评论. 2015(01)
[8]装备保障训练评估方法及仿真分析[J]. 崔凯旋,张成,石全. 计算机仿真. 2013(04)
[9]层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J]. 邓雪,李家铭,曾浩健,陈俊羊,赵俊峰. 数学的实践与认识. 2012(07)
硕士论文
[1]装备保障训练评估方法研究[D]. 彭婉仪.中国工程物理研究院 2018
[2]部队机动路网模拟与通行效果评估关键技术研究[D]. 周全.解放军信息工程大学 2017
本文编号：3281496
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