發(fā)布時間：2021-07-13 06:00

　　針對摩托化機動演訓效果評估問題,提出了以實戰(zhàn)為導向的評估流程圖,建立了包含指揮控制能力、保障能力和協(xié)同能力3項準則層的指標體系,構(gòu)造了基于AHP-熵值法的評估模型。該模型綜合了主觀與客觀因素,將AHP法求解的主觀權(quán)重與熵值法求解的客觀權(quán)重以合適比例進行線性組合。列出實例分析,該模型具有可操作性且準確性更高,為軍事演訓評估問題提供范例參考。 

【文章來源】：火力與指揮控制. 2020,45(11)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

演訓效果評估流程圖

發(fā)，在規(guī)定時間內(nèi)到達目標地點。分隊車輛安排情況：第1分隊54輛機動車，第2分隊58輛機動車，第3分隊51輛機動車，第4分隊55輛機動車，第5分隊62輛機動車。在各分隊頭車和尾車安裝數(shù)據(jù)記錄儀，從部隊機動開始后每10s記錄數(shù)據(jù)，包括經(jīng)度、緯度、高程、速度、里程和方位角共6項基礎數(shù)據(jù)，演訓結(jié)束后，將數(shù)據(jù)導出。某分隊采集的部分基礎數(shù)據(jù)如表4所示，現(xiàn)對5個分隊的演訓效果進行評估。3.1數(shù)據(jù)可視化為增強對摩托化機動全過程的直觀把控，在進行評估前，運用Python3.4對5個分隊6d的機動線路進行可視化呈現(xiàn)，部分視圖如圖2~下頁圖3所示。由圖分析得到，5個分隊的出發(fā)位置、到達位置和機動線路均大致相同，但在時序上存在明顯差異，可理解為該次演訓任務由上級統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，各分隊依次執(zhí)行實施，故此算例不必考慮各分隊的保障表4算例部分基礎數(shù)據(jù)圖2第1分隊6d的機動路線（經(jīng)度、緯度、高程）王剛，等：基于AHP-熵值法的摩托化機動演訓效果評估·133·2041

2分隊0.75018700.4347833分隊0.5196090.2340430.7043484分隊00.44680905分隊0.171990.1489360.304348D400.6627910.3372090.5232560.976744D5D60.27777800.1888890.7916670.8111110.3333330.7911110.62500.208333圖3第1d與最后1d5個分隊的機動情況（時間、緯度、高程）表5標準化數(shù)據(jù)能力和協(xié)調(diào)能力，主要對各分隊的指揮控制能力進行評估，此外，算例中未進行實戰(zhàn)化電子偵察操作，故該項指標也不予考慮。3.2演訓效果評估根據(jù)演訓評估指標體系，此處就分隊指揮控制能力建立評估模型如圖4所示。圖4分隊演訓指揮控制能力評估模型1）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及標準化首先對傳感器采集的基礎數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換。分析頭車、尾車傳感器的位置、時間變化，可以確定車隊的整體出發(fā)時間、整體制動時間，以及行進中休息的時長與頻率等潛在信息，進而根據(jù)基礎數(shù)據(jù)及挖掘信息轉(zhuǎn)換求得各指標數(shù)值，這里，在得到車間距D4及休息時長及頻率D5后，需進一步與規(guī)范標準作差并取絕對值，最后再對各指標屬性（正向或負向）進行區(qū)分，按照上文理想點法式（1）、式（2）對指標數(shù)值進行標準化，得到處理后數(shù)據(jù)如表5所示。1表示最優(yōu)，0表示最次，標準化數(shù)值越大表示該項指標越佳。2）運用AHP-熵值法確定指標綜合權(quán)值步驟1：首先根據(jù)專家經(jīng)驗對層次各要素相對重要性進行打分，包括B-C，C1-D，C2-D，其中，實戰(zhàn)要求越高則越重要，得到相應判斷矩陣B、C1、C2，并計算各要素權(quán)重。運用Matlab2018計算得到各層指標權(quán)重如下：棕B=（0.6370，0.2583，0.1047），CI=0.0193，CR=0.0332<0.1，通過一致性檢驗；棕C1=（0.6250，0.2385，0.1365），CI2=0.0091，CR2=0.0158<

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3281496