基于云理論的戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估*

邱宏燕，楊 燦，陳始茂

（中國電子科技集團(tuán)公司第七研究所，廣東 廣州 510310）

0 引言

戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估是一個復(fù)雜的多指標(biāo)多層次體系。一方面，戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)本身是一個復(fù)雜的系統(tǒng)；另一方面，評估指標(biāo)體系包含大量的定性指標(biāo)和定量指標(biāo)。受戰(zhàn)場環(huán)境的影響，評估指標(biāo)的采集本身具有較強(qiáng)的隨機(jī)性和不確定性。同時(shí)，復(fù)雜的指標(biāo)體系與效能之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，不同指標(biāo)的影響呈現(xiàn)很強(qiáng)的模糊性。因此，戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估需要對定性和定量指標(biāo)的不確定性和模糊性進(jìn)行更加客觀科學(xué)的建模描述。此外，由于戰(zhàn)場環(huán)境極其復(fù)雜，對不同的作戰(zhàn)任務(wù)即使同一性能指標(biāo)在相同的數(shù)值范圍內(nèi)，也會對效能評估結(jié)果產(chǎn)生不同的影響。這樣在處理定量指標(biāo)的取值時(shí)進(jìn)行精確度量是不現(xiàn)實(shí)的。在這種情況下，當(dāng)系統(tǒng)處于復(fù)雜環(huán)境時(shí)，追求系統(tǒng)數(shù)值上的精確是毫無意義的。而利用專家知識庫研究各級評估指標(biāo)在不同應(yīng)用場景下的影響權(quán)重，將有助于提高效能評估針不同應(yīng)用場景的適應(yīng)能力和效能評估結(jié)果的逼真度。

基于上述問題，本文主要解決3 個問題：一是研究建立戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估指標(biāo)體系；二是利用層次分析法，基于專家知識庫，對多種應(yīng)用場景下的評估指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行建模分析，確定各指標(biāo)權(quán)重；三是基于云理論，對系統(tǒng)多維度定性/定量指標(biāo)進(jìn)行融合評估，利用云模型對指標(biāo)數(shù)據(jù)的模糊性和不確定性進(jìn)行科學(xué)客觀的描述，最終得到戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估結(jié)果，如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)效能評估總體設(shè)計(jì)框架

1 基于云的戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估模型

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

結(jié)合基于網(wǎng)絡(luò)信息體系的戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)特點(diǎn)以及聯(lián)合作戰(zhàn)、全域作戰(zhàn)任務(wù)需求，提出基于“偵、控、打、評”全過程的戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估指標(biāo)體系，包括情報(bào)偵察能力、指揮控制能力、火力打擊能力、毀傷評估能力、作戰(zhàn)支撐能力和作戰(zhàn)籌劃能力[1]，如圖2 所示。

1.2 基于層次分析法的指標(biāo)權(quán)重確立

層次分析法的主要思想是對影響戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估結(jié)果的各個因素進(jìn)行兩兩比較，然后將各個因素按照相對重要性排序，將錯綜復(fù)雜的因素簡單化、獨(dú)立化，便于計(jì)算。層次分析法最顯著的特點(diǎn)是層次清晰明了，不僅可以對具有不確定因素的目標(biāo)進(jìn)行評估決策，還可以準(zhǔn)許評估者或?qū)＜腋鶕?jù)自己的經(jīng)驗(yàn)甚至是直覺融入自己的主觀判斷進(jìn)行決策或評估。將目標(biāo)分解研究的過程中，有序地將相互牽連、概念模糊的指標(biāo)用層次化和比較判斷的方式分離，分清它們各自的歸屬關(guān)系，然后按照一定的規(guī)則量化。經(jīng)過層次化的分解與整理，為多指標(biāo)影響的甚至沒有明顯結(jié)構(gòu)關(guān)系的復(fù)雜問題決策和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的效能評估提供了有效途徑。

為獲取戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估，基于所提指標(biāo)評價(jià)體系，要通過層次分析法對各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行建模和計(jì)算。具體方法流程如圖3 所示。

圖2 戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估指標(biāo)體系

首先，基于系統(tǒng)效能評估指標(biāo)體系明確指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)模型。其次，針對差異化的應(yīng)用場景，根據(jù)專家知識庫構(gòu)造指標(biāo)判斷矩陣，描述各個指標(biāo)影響力的相關(guān)關(guān)系。最后，根據(jù)和法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，并進(jìn)行歸一化處理和一致性檢驗(yàn)?？紤]到專家對指標(biāo)體系優(yōu)先級的評估具有一定的主觀性和模糊性，因此也可以將多專家的評估樣本建模為云模型，從而進(jìn)行不確定性和模糊性的進(jìn)一步科學(xué)描述，將指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行云模型描述。

圖3 層次分析法權(quán)值獲取流程

1.2.1 指標(biāo)優(yōu)先級專家知識庫建立

利用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重的核心思想是通過指標(biāo)的兩兩對比，基于指標(biāo)重要程度的差異，進(jìn)行特征描述來確立權(quán)重。但是，在戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)中，由于應(yīng)用場景的多樣性，同一指標(biāo)在不同作戰(zhàn)任務(wù)中的影響力是不同的。比如，強(qiáng)干擾作戰(zhàn)場景下，系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)抗干擾能力較為重要。當(dāng)遭受敵方信息截獲或電磁摧毀時(shí)，系統(tǒng)的抗截獲檢測能力是效能評估的重點(diǎn)因素。因此，為了適應(yīng)多種一體化聯(lián)合作戰(zhàn)應(yīng)用場景下的系統(tǒng)效能評估，要先根據(jù)具體的應(yīng)用需求，根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)評估各項(xiàng)指標(biāo)的重要程度，給出較為科學(xué)客觀的指標(biāo)優(yōu)先級評定體系。為保證評估指標(biāo)權(quán)重分配的客觀性，可收集多名專家經(jīng)驗(yàn)，并將各指標(biāo)優(yōu)先級評定結(jié)果作為戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估專家知識庫進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化管理和維護(hù)，為后續(xù)權(quán)重計(jì)算提供更加科學(xué)準(zhǔn)確的支撐能力。針對特定的應(yīng)用場景和作戰(zhàn)階段，可以直接調(diào)用專家知識庫中相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重分配和優(yōu)先級，保證后續(xù)系統(tǒng)作戰(zhàn)效能評估結(jié)果能夠自適應(yīng)通信場景和作戰(zhàn)時(shí)節(jié)的切換。

1.2.2 構(gòu)造指標(biāo)判斷矩陣

根據(jù)專家知識庫中評估指標(biāo)優(yōu)先級，構(gòu)造各個指標(biāo)的兩兩判斷矩陣[2]，構(gòu)造兩兩判斷矩陣取值表，如表1 所示。

表1 評價(jià)指標(biāo)判斷矩陣取值表

以表1 為參照，指標(biāo)元素兩兩比較，可以構(gòu)造出判斷矩陣，所有矩陣元素取值大于零，且，aii=1，判斷矩陣B如下：

1.2.3 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

權(quán)重計(jì)算方法很多，主要有和法、根法、特征根法、對數(shù)最小二乘法和最小二乘法。

和法計(jì)算權(quán)重的步驟如下：

1.2.4 一致性檢驗(yàn)

層次分析法指標(biāo)進(jìn)行兩兩重要性比較時(shí)具有可傳遞性，即元素a比元素b重要，元素b比元素c重要，則有元素a比元素c重要。層次分析法中的一致性檢驗(yàn)主要是驗(yàn)證在指標(biāo)兩兩比較的過程中是否出現(xiàn)傳遞性錯誤，即出現(xiàn)了元素c比元素a重要的情況。

式中，k為判斷矩陣的階數(shù)。

根據(jù)計(jì)算得到的CR值來判斷矩陣是否符合一致性。若CR＜0.1，則判斷矩陣的取值符合一致性原則；否則，判斷矩陣的取值有失一致性原則，評估結(jié)果的有效性不可信，需要重新對指標(biāo)重要性和指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，直到滿足一致性原則。

本系統(tǒng)確定的指標(biāo)體系，底層指標(biāo)只對上層某一項(xiàng)能力存在影響，而不存在交叉影響的情況。在一致性檢驗(yàn)時(shí)均采用單層次檢驗(yàn)方法，依次遞推演算。

1.3 基于云理論的綜合效能評估

云理論[3]是李德毅院士最先提出的，是一種用服務(wù)器來處理的理論，是對傳統(tǒng)的隸屬函數(shù)概念的揚(yáng)棄。實(shí)際上，云理論是定性概念與其定量表示之間不確定性轉(zhuǎn)化的理論，即用語言表示的某個定性概念與其定量表示之間的不確定性的轉(zhuǎn)換模型。云的數(shù)字特征或云模型特征可用期望值Ex、熵En、超熵He這3 個數(shù)值來表征，把模糊性和隨機(jī)性完全集中到一起，構(gòu)成了定性和定量相互間的映射，為定性和定量相結(jié)合的系統(tǒng)效能評估提供了有力手段。

系統(tǒng)效能評估的目標(biāo)是得到戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)基于不同作戰(zhàn)任務(wù)的整個系統(tǒng)效能特性的綜合度量，而基于不同作戰(zhàn)任務(wù)的系統(tǒng)效能評估指標(biāo)存在如下特點(diǎn)：一是指標(biāo)存在定性和定量兩種描述方式，且指標(biāo)測量具有一定的隨機(jī)性和不確定性；二是低級指標(biāo)與綜合效能之間呈現(xiàn)復(fù)雜的非線性關(guān)系，且指標(biāo)樣本輸入具有輸入維度大、稀疏的特點(diǎn)。綜合上述指標(biāo)特性與系統(tǒng)效能評估的指標(biāo)融合需求，根據(jù)樣本指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)云模型的相關(guān)數(shù)字特征生成評估正態(tài)云，進(jìn)而獲取綜合的效能評估結(jié)果。針對實(shí)際系統(tǒng)中樣本指標(biāo)的隨機(jī)性和模糊性，進(jìn)行科學(xué)客觀的評估?；谠评碚摰膽?zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估流程，如圖4 所示。

圖4 基于云理論的效能評估流程

首先，抽取指標(biāo)測試樣本（包括定性指標(biāo)和定量指標(biāo)），從多次指標(biāo)測試結(jié)果中選取具有代表性的樣本集。其次，對樣本指標(biāo)中定性指標(biāo)進(jìn)行量化描述，建立決策矩陣。再次，基于所選樣本計(jì)算指標(biāo)云模型的特征值，即指標(biāo)期望、熵和超熵。最后，利用層次分析法所得指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算加權(quán)的云重心向量和加權(quán)偏移度，觸發(fā)評估云發(fā)生器獲取追蹤的效能評估結(jié)果。

1.3.1 評估指標(biāo)樣本的選取

系統(tǒng)效能評估主要對所選取的效能評估指標(biāo)的各項(xiàng)指標(biāo)測試結(jié)果基于層次分析法和云理論進(jìn)行評估。通過構(gòu)建戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)，根據(jù)不同作戰(zhàn)任務(wù)和作戰(zhàn)想定，完成情報(bào)偵察、指揮控制、火力打擊、毀傷評估、作戰(zhàn)支撐和作戰(zhàn)籌劃等各個維度的測試數(shù)據(jù)采集，以構(gòu)建效能評估的候選樣本集合。然而，受采集測試的不確定因素影響，部分樣本可能存在指標(biāo)缺失、指標(biāo)測量結(jié)果異常等情況。因此，要先對評估候選樣本集合進(jìn)行合理的數(shù)據(jù)缺失值填充、數(shù)據(jù)異常處理以及樣本集合的優(yōu)化選取，確定用于后續(xù)建立評估云模型的樣本集合，從而為戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)的效能評估提供較為準(zhǔn)確的評估基礎(chǔ)。

1.3.2 基于樣本數(shù)據(jù)的指標(biāo)云模型建立

基于樣本建立指標(biāo)評價(jià)體系的云模型，即是獲取系統(tǒng)指標(biāo)數(shù)據(jù)相關(guān)云特征值（期望、熵）的過程。先針對原始指標(biāo)數(shù)據(jù)可能存在定性和定量兩種類型的問題，對定性描述的指標(biāo)進(jìn)行量化描述，如把語言值“無、非常差，很差，較差，差、一般、好、較好、很好、非常好、極好”量化為[0，1]區(qū)間上的標(biāo)度值“0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1.0”。

經(jīng)過上述過程后，可以將樣本指標(biāo)值表示成為不同度量單位下的量化指標(biāo)。對各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，可以得到基于樣本指標(biāo)集合的策略矩陣。針對該矩陣，計(jì)算云模型的相關(guān)特征值[4]。

期望Ex表示論域空間能最能夠代表定性概念的點(diǎn)值及指標(biāo)的中心值，反映指標(biāo)量化的最典型樣本點(diǎn)，是云模型的重心。

熵En刻畫效能評估指標(biāo)的不確定性，一方面反映定性指標(biāo)評估的模糊度，另一方面反映指標(biāo)可能結(jié)果的隨機(jī)性。

在所提系統(tǒng)效能評估體系中，既有定量型指標(biāo)精確地?cái)?shù)值表示，又有定性型指標(biāo)的語言描述表示。提取k組樣本組成的決策矩陣，則定量型指標(biāo)的云模型計(jì)算如下：

定性型指標(biāo)的云模型計(jì)算如下：

當(dāng)指標(biāo)為定性型時(shí)，Ex1～Exk為指標(biāo)云模型的期望，Ek1～Ekk為指標(biāo)云模型的熵[5-6]。當(dāng)指標(biāo)為定量型時(shí)，Ex1～Exk為各個指標(biāo)量的值。

1.3.3 多維指標(biāo)的融合加權(quán)度量計(jì)算

m個性能指標(biāo)可以用m個上述云模型來描述，則m個指標(biāo)所反映的系統(tǒng)狀態(tài)可以表示為一個m維綜合云。調(diào)用根據(jù)層次分析法確定的權(quán)重值，計(jì)算可得該樣本體系下的云重心：

式中：Ti=ai×bi；a為云重心的位置向量；b為云重心的高度向量，即系統(tǒng)效能評估指標(biāo)的權(quán)重向量或權(quán)重值。

在理想狀態(tài)下，m維綜合云重心位置向量為，云重心高度向量（權(quán)重向量）為b0=(b1,b2,…,bm)，則得到理想狀態(tài)下云重心為T0=a0×b0。

將各指標(biāo)歸一化后進(jìn)行加權(quán)求和，可以得到加權(quán)的偏離度θ：

式中，θ表示當(dāng)前系統(tǒng)與理想系統(tǒng)之間的偏置值，1-θ即表示綜合指標(biāo)的評估結(jié)果。

1.3.4 觸發(fā)評測云發(fā)生器獲取效能評估結(jié)果

將各級評語置于連續(xù)的語言值標(biāo)尺上，并將每個評語值都用云模型來實(shí)現(xiàn)，構(gòu)成一個定性評測的云發(fā)生器，并通過激活某個云來確定評估模型的最終評語。

2 基于云理論的戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估

基于云理論的戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估是通過采用基于云理論的綜合效能評估算法模型，通過算法模型逐層向上集成，最終得到面向一體化聯(lián)合作戰(zhàn)的系統(tǒng)效能評估值。戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)綜合評估過程如圖5 所示。

通過獲取評估樣本集，結(jié)合不同作戰(zhàn)應(yīng)用的需求建立專家知識庫，對不同場景下各指標(biāo)影響優(yōu)先級進(jìn)行科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)描述，并依托于該知識庫，利用層次分析法計(jì)算各效能指標(biāo)在綜合評估時(shí)所占的權(quán)重，進(jìn)而利用云理論模型分析評估戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能，為戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)頂層籌劃、系統(tǒng)組織應(yīng)用提供定量決策依據(jù)。

下面結(jié)合海空聯(lián)合作戰(zhàn)典型應(yīng)用場景中作戰(zhàn)籌劃能力因素評價(jià)，給出利用云理論進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估的應(yīng)用實(shí)例[7]。

圖5 戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估總體過程

2.1 確定評估指標(biāo)參數(shù)

作戰(zhàn)籌劃能力包括網(wǎng)絡(luò)組織與動態(tài)部署能力和網(wǎng)絡(luò)資源靈活調(diào)度能力兩項(xiàng)底層指標(biāo)，如圖1 所示。

2.2 評估指標(biāo)權(quán)重確立

選取一組專家對如圖1 所示的指標(biāo)重要程度進(jìn)行排序，通過統(tǒng)計(jì)分析最終確定6 個一級指標(biāo)與目標(biāo)指標(biāo)間的指標(biāo)判斷矩陣A。

采用和法求A的最大特征值和特征向量，再對判斷矩陣A的列向量進(jìn)行歸一化，結(jié)果為：

求和為：

A的最大特征值為：

即：

該特征值對應(yīng)的歸一化特征向量為：

則：

查找平均隨機(jī)一致性指標(biāo)得出：

故A通過了一致性驗(yàn)證。

2.3 評估指標(biāo)樣本選取

結(jié)合專家知識庫，抽取一定容量的測試樣本數(shù)據(jù)，組成n個專家對系統(tǒng)作戰(zhàn)籌劃能力各因素進(jìn)行評判得出n種狀態(tài)。在n種狀態(tài)中抽取6 種狀態(tài)，如表2 所示。

2.4 指標(biāo)云模型表征

利用云理論，把作戰(zhàn)籌劃能力語言值定性指標(biāo)量化為定量指標(biāo)，組成指標(biāo)決策表，如表3 所示。

表3 作戰(zhàn)籌劃能力指標(biāo)決策表

根據(jù)表3，作戰(zhàn)籌劃能力各指標(biāo)云模型的期望值和熵如表4 所示。

表4 作戰(zhàn)籌劃能力各指標(biāo)的期望值和熵

2.5 云重心向量計(jì)算

依據(jù)云重心公式，計(jì)算出作戰(zhàn)籌劃能力的云中心向量T=（0.59，0.18）。

理想狀態(tài)下，云重心向量T0=（0.75，0.25）。

通過對作戰(zhàn)籌劃能力的云重心向量進(jìn)行歸一化，得到一組向量TG=（-0.22，-0.28）。

2.6 偏離度計(jì)算

通過計(jì)算得到加權(quán)偏離度：

因此，作戰(zhàn)籌劃能力相對理想狀態(tài)偏離程度為0.235。將加權(quán)偏離度輸入評測云發(fā)生器后，將激活“較好”“很好”兩個對象。激活“很好”云對象程度大于“較好”云對象，表述為“介于很好和較好之間，傾向于很好”，即系統(tǒng)作戰(zhàn)籌劃能力的最終評判值約為0.765（通過1-0.235=0.765 獲得）。

2.7 基于云模型實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效能評估

以作戰(zhàn)籌劃能力為例，采用云重心理論對作戰(zhàn)籌劃能力的兩個指標(biāo)進(jìn)行評估，得出了系統(tǒng)作戰(zhàn)籌劃能力的最終評判值。采用同樣的方法，可確定戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)中情報(bào)偵察能力、指揮控制能力、火力打擊能力、毀傷評估能力、作戰(zhàn)支撐能力的加權(quán)偏離度和最終評判值，如表5 所示。

表5 戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)各評估指標(biāo)評價(jià)結(jié)果

基于表5 和ω=[0.319,0.164,0.133,0.058,0.030,0.296]，可推算出戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)加權(quán)偏離度：

因此，相對理想狀態(tài)下作戰(zhàn)籌劃能力的偏離程度為0.238。將加權(quán)偏離度輸入評測云發(fā)生器后，將激活“較好”“很好”兩個對象。激活“很好”云對象程度大于“較好”云對象，表述為“介于很好和較好之間，傾向于很好”，即最終計(jì)算得出戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)綜合效能為0.762（通過1-0.238=0.762獲得）。

3 結(jié)語

本文針對未來一體化聯(lián)合作戰(zhàn)和廣域作戰(zhàn)需求，提出了基于“偵、控、打、評”全過程的戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)效能評估指標(biāo)體系，并利用層次分析法和云理論，以作戰(zhàn)籌劃能力為例，詳細(xì)給出了基于云理論的系統(tǒng)效能評估計(jì)算過程。同理，通過計(jì)算最終得出戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)綜合效能評估值。本文通過探索性研究和分析，以期為基于網(wǎng)絡(luò)信息體系的戰(zhàn)術(shù)信息系統(tǒng)綜合效能評估提供了一套科學(xué)、客觀的方法。