基于功能驱动的装备质量监督绩效评价指标赋权

指标赋权是进行装备质量监督绩效评价不可避免的问题。分析基于功能赋权方法和基于差异赋权方法的机理,明确装备质量监督绩效评价指标体系对于其赋权方法的要求。选择排序赋权法,通过确定指标序关系、确定相邻指标重要程度、计算指标权重系数、综合专家组权重系数等步骤,明确了基于功能驱动赋权的排序赋权法,给出装备质量监督绩效评价指标的权重系数。     

基于综合集成赋权法的飞行机务保障能力评估指标权重确定

为提高指标权重的精确性,避免单一赋权方法在赋权中存在的局限性,采用基于综合集成赋权法,将主观赋权法(德尔菲法)和客观赋权法(熵值法)进行综合.在考虑主客观赋权法的优缺点及评估对象特点的前提下,利用德尔菲法和熵值法分别得到2个权重向量,采用基于最小二乘法和相对熵的综合集成赋权法给出综合权重.结果表明:该方法可在一定程度上提高指标权重的精确性,为评估指标权重的可靠性和准确性打下了基础.     

引入AHP熵值赋权的武装直升机作战效能评估

为解决传统熵值法评价指标赋权时,会出现指标权重过大的问题,引入层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的赋权方式对熵值法进行改进.对指标差异性系数进行两两对比来求解指标权重,通过实际数据检验,指出传统熵值法的弊端,构造基于信息熵的判断矩阵并求解出指标权重,分别使用传统熵值法和引入AHP的熵值赋权法对武装直升机作战能力的7项指标赋权进行作战效能评估.结果表明:该方法能弥补传统熵值法赋权时单一指标权重可能过大的不足,赋权结果更加合理,武装直升机作战能力随某个指标变化的评估结果也更为准确.     

基于综合集成赋权法的灰色局势决策

针对传统灰色局势决策将各指标等权划分不合理问题,提出综合集成赋权法。通过主观赋权法将决策者的偏好反映在权重的计算之中,将主客观赋权法相结合,对主观赋权法、客观赋权法和综合集成赋权法进行比较分析。结果表明,该方法能很好解决决策过程中主观与客观相统一的问题,综合集成赋权法能达到更满意的效果。     

相对熵在多指标系统评估中的应用

在多指标系统评估问题中,指标权重如何分配是目前学者研究的重点和难点。针对该问题,提出了一种利用相对熵理论进行组合赋权的方法,实现了指标权重的合理分配,完成了多指标系统的决策评估。通过实例验证了相对熵理论在多指标系统评估中应用的可行性。     

基于多属性决策的打击目标选择

针对目标选择中主观因素多的情况,提出了一种基于多属性决策的战场目标价值排序方法。为了综合多种赋权法的特点,运用了基于离差最大化的原理,使用组合赋权的方法来求解。通过一个最优规划模型把带有权重偏好的主观信息与获得的战场目标的客观信息有机组合,确保属性的权重在主观决策基础上根据战场态势变化进行调整,利用线性加权法确定了目标的价值排序。给出了该方法的计算流程与计算实例,可为战场目标价值排序方法的选择提供参考。     

基于组合赋权-TOPSIS法的空中目标威胁评估仿真

针对空战目标威胁评估问题,基于组合赋权-TOPSIS方法,建立了基于组合赋权-TOPSIS的威胁评估模型,采用组合赋权法求解指标权重,采用TOPSIS法对威胁目标排序。最后通过实例对建立的模型进行验证,仿真结果表明,该空中目标威胁评估方法是合理有效的。     

基于综合集成方法的多目标群体决策

在多目标群体决策问题中,如何确定目标的权重,是一个既重要又令人困惑的问题.文中分析了目前广泛采用的主观赋权法和客观赋权法各自的优缺点.依据优化理论和综合集成的思想.提出了一种基于综合集成方法的目标权重确定方法.从而使得决策的结果更加科学、合理.     

基于专家集成赋权-灰色聚类法的引信抗干扰效能评估

针对无线电引信抗干扰效能评估课题中专家权重确定方法单一、指标隶属度确定随意,易导致效能误判的问题,提出一种基于专家集成赋权-灰色聚类的抗干扰效能评估方法。该方法首先基于已有理论成果建立了评估指标体系;而后采用基于判断矩阵相似度和信息熵的集成赋权法分配不同专家相应的权重值,进而得到各指标权重即灰色聚类权;最后,通过灰色聚类法对各指标按聚类权进行量化评估。应用实例表明,提出的专家集成赋权-灰色聚类评估方法的可行性、优越性。     

基于非对称灰色云模型的装备维修保障系统效能评估

针对装备维修保障系统效能评估过程中决策信息的模糊性、随机性和不完备性问题,建立了非对称灰色云模型对系统效能进行评估。在分析正态灰色云模型局限性的基础上建立了非对称灰色云模型,使模型的特征值取值更加灵活;提出了基于主观和客观综合赋权法的指标权重确定方法,使指标权重综合反映主观和客观两方面的因素;通过灰色定权聚类确定了评价对象所属的灰类;结合具体算例展示了模型的应用过程,并将评估结果与分形评估算法和集对分析法的评估结果进行了比较分析。研究结果表明：非对称灰色云模型具有更强的实用性;基于非对称灰色云模型及主观和客观综合赋权法的效能评估方法适用于装备维修保障系统效能评估,且评估结果可信。     

装备维修保障效能评估指标权重组合赋权法的研究

针对现有的主观赋权法、客观赋权法的各自优缺点,提出基于最小二乘法原理的组合赋权法思想。利用利差函数与目标规划方法得到了组合赋权法唯一最优存在定理;使用高等数学、线性代数等知识证明了定理的存在性及唯一最优性,并给出了组合赋权的表达式。该方法将主观权重与客观权重加权综合起来,使效能评估的分析结果同时反应了主观意愿和客观情况,为效能评估结果的可靠性与准确性打下了基础。     

导弹攻击目标的选择方法

导弹攻击目标集群包括敌指挥控制中心、信息获取中心、通信枢纽、军事基地、能源设施、重要交通枢纽.故基于熵的综合集成赋权法和模糊相对优选法,建立选择模型并对导弹攻击目标集群进行评估和选择排序.通过计算权重变量数学期望的估计,对主观和客观权重值进行综合集成,使决策结果更贴近作战需要.     

基于区间数灰色关联决策的电力目标选择方法

针对传统方法不能很好地解决战场决策信息不确定的目标选择问题,通过对影响电力目标重要程度的评价指标进行分析,应用区间数灰色关联决策方法完成了电力目标选择模型的构建。模型中的指标权重通过组合赋权法获得。经实例验证证明,该方法是科学、合理的,对战时的指挥决策起到了较好的辅助作用。     

武器装备各组件权重及战损量化值求解方法

指出了目前主客观赋权法中存在的问题，采用向量夹角余弦方法确定装备各组件损伤评估指标的权重，并综合得出了装备的损伤量化值，结合给出的应用案例，证明了该方法具有所需信息量小、主客观综合性强、评估结果易于仿真实现等优点，并可有效地避免层次分析法中，主观判断所带来的随意性和客观赋权法中权重有时与目标对应的实际重要程度相悖的问题。     

基于改进ACL模型的空投师核心工作科目研究

运用层次分析法中权重确定的思路,对美军ISD/SAT过程的ACL模型进行了改进,提高了ACL模型权重确定的准确性。介绍了改进后的ACL模型进行岗位核心工作科目研究的方法。最后以某型运输机的空投师工作为例进行了实例分析,确定了空投师岗位的核心工作科目。     

基于差异投影的多类型指标综合评估方法

针对指标权重确知的多种类型指标综合评估问题,提出一种基于差异和投影的双"权"综合评估方法.该方法以差异和投影技术为基础,将实数、区间型和模糊型指标综合考虑,形成指标集评估矩阵,并根据指标权重获得权化矩阵,实现一次赋权;然后通过各方案在某个指标下的评估差异值的大小确定该指标的差异因子,据此确定差异评估矩阵,实现二次赋权,...     

基于云理论和组合赋权方法的反潜巡逻机搜潜效能评估技术研究

针对传统效能评估方法的局限和不足,提出了一种基于云理论和组合赋权方法的反潜巡逻机搜潜效能评估方法;对于因素指标的权重分配问题,将层次分析法和熵权法相结合,依据方差最大化原理提出了一种主客观结合的组合赋权方法;应用云理论进行效能评估,介绍了云的数字特征,引入云权重参与评估,并通过云计算得到最终评估结果。通过实例计算及 Matlab 仿真,直观明确地体现了各搜潜方案搜潜效能的优劣。     

基于组合赋权-云模型的炮弹公路运输安全评估研究

针对炮弹公路运输安全评估过程中指标权重主观性强、不易量化的问题,建立基于组合赋权与云模型的炮弹公路运输安全评估模型;围绕炮弹公路运输评价指标体系的构建流程,从驾驶员、运输车辆、炮弹、运输环境和安全管理5个方面构建了炮弹公路运输安全评估指标体系;引入层次分析法和熵权法分别对底层指标进行赋权,并以组合赋权的方式确定评估指标权重;根据云模型理论,以标准云为判别基础确定炮弹公路运输安全综合评价云的安全等级。以某次弹药公路运输任务为例进行验证,所得结果与实际情况基本相符。该方法可为降低炮弹公路运输风险、丰富安全评估方法提供理论支撑。     

一种基于差异熵赋权法的无人机能力评估方法

在评估无人机性能方面,为有效克服主观性强、对数据过于敏感、计算复杂度高等缺陷,提出无人机“能力”建模方法。该方法在向上层研究屏蔽无人机异构性和资源多样性的同时保留无人机的个性化重要特征,呈现无人机“能力”以支持上层模型设计和算法设计,从而减轻了上层研究的先验工作量,推进了相关研究的开展。进一步提出基于无人机“能力”的差异熵赋权法,该方法依据判断矩阵最大特征值所对应的特征向量确定各个特性的相对权重,加权计算得到最终的评估结果,从而有效地对无人机各能力以及综合性能进行相对评估。试验结果表明：差异熵赋权法在克服主观偏差的同时,增加了指标间横向对比,提升了计算稳定性。     

基于组合赋权方法的多目标威胁评估

多目标威胁评估是一个多属性决策问题,关键是如何确定各属性的权重.文中综合各种赋权法的特点,以离差平方和为准则建立最优赋权模型,有利于提高威胁排序的准确性.