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    基于組合賦權(quán)改進(jìn)TOPSIS的航材保障效能評估

    2021-07-12 20:05:17廖思危崔崇立楊宇
    裝備維修技術(shù) 2021年47期
    關(guān)鍵詞:熵權(quán)層次分析法

    廖思危 崔崇立 楊宇

    摘 ?要:航材保障作為航空兵部隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力形成的重要支撐, 對航材保障效能進(jìn)行評估是非常重要的。根據(jù)航材保障效能評估中不確定因素多、變化快的特征,本文提出了組合賦權(quán)改進(jìn) TOPSIS法的效能評估方法,改進(jìn)了傳統(tǒng)TOPSIS 在權(quán)重確定以及距離計(jì)算方面的不足,效能評估結(jié)果更佳。通過實(shí)例計(jì)算證明, 組合賦權(quán)改進(jìn) TOPSIS的效能評估方法能夠?yàn)楹讲谋U瞎ぷ魈峁┛茖W(xué)依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:航材保障; 效能評估; 層次分析法;熵權(quán);TOPSIS

    1 引言

    航材是航空兵部隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力形成的重要保證[1]??茖W(xué)評估分析航材保障能力是提高保障工作效益的重要途經(jīng)。航材保障效能評估涉及因素多,各因素之間具有既有不確定性也存在權(quán)益沖突。當(dāng)前,效能評估方法主要有逼近理想解的排序法、SEA 法、ADC 法、以及模糊綜合評判法[2]等。TOPSIS 法多用于處理多屬性決策問題,適用于航材保障的效能評估。通過組合賦權(quán)改進(jìn) TOPSIS 法建立航材效能評估模型,可以很好解決TOPSIS在指標(biāo)權(quán)重的確定和距離計(jì)算的不足。通過實(shí)例分析驗(yàn)證了所提方法的有效性,為后續(xù)航材保障保障工作提供參考。

    2場站航材保障效能評價指標(biāo)體系

    2.1 航材保障效能指標(biāo)選擇原則

    航材保障效能指標(biāo)要考慮航材保障所擔(dān)任的軍事任務(wù),要適合不同單位不同機(jī)種,應(yīng)符合以下要求:

    效能指標(biāo)的選取必須根據(jù)航材保障目的反映出其所承擔(dān)的軍事任務(wù)。

    選取的效能指標(biāo)要具有強(qiáng)靈敏度。根據(jù)效能指標(biāo)的變化對航材保障的效益變化的影響,找出對航材保障效能影響大的因素并依據(jù)結(jié)果給出改善航材工作的建議措施。

    航材保障的效能指標(biāo)意義明顯, 可以利用現(xiàn)有模型求解, 便于計(jì)算。

    2.2 航材保障效能評估指標(biāo)

    通過實(shí)際調(diào)查了解,具體分析影響航材保障工作的要素,將航材保障效能指標(biāo)主要分為軍事性指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)和服務(wù)型指標(biāo)三類。具體指標(biāo)所構(gòu)建的保障效能評估指標(biāo)體系如下圖所示。

    3 基于組合賦權(quán)-改進(jìn) TOPSIS 的效能評估方法

    3.1改進(jìn) TOPSIS 評估方法

    TOPSIS 方法是 Nazemi,Sh 和 Vesal,H 于 1981年提出的一種逼近理想解的排序方法,適用于分析解決多目標(biāo)問題。但是在權(quán)重的確定和與理想解的距離計(jì)算問題上,傳統(tǒng)的TOPSIS 法存在缺陷。本文利用相對熵彌補(bǔ)傳統(tǒng)TOPSIS法在距離計(jì)算方面的不足。再比較得出的方案與理想解的逼近程度最終得出最佳方案。

    改進(jìn)的基本思路如下:首先將方案的指標(biāo)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,規(guī)范化后得到初始標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣,再梳理指標(biāo)與結(jié)果的關(guān)系,通過組合賦權(quán)來確定各個指標(biāo)的權(quán)重,得到加權(quán)決策矩陣;確定理想解和負(fù)理想解;最后計(jì)算各評估對象與理想解的距離,將得到的結(jié)果進(jìn)行排序,選出距離理想解最近的方案為最優(yōu)方案。具體步驟如下:

    (5)將 從大到小順序進(jìn)行排序, 值最大所對應(yīng)的方案則為最優(yōu)方案。

    3.2 基于 AHP—信息熵的組合賦權(quán)方法

    3.2.1層次分析法

    美國運(yùn)籌學(xué)家 T.L.Satty 提出的層次分析法(Analyt-ic Hierarchy Process,AHP)廣泛用于多準(zhǔn)則決策問題,AHP是通過分析系統(tǒng)包含的因素,構(gòu)建層次分析模型,按一定的標(biāo)度理論,通過構(gòu)建不同指標(biāo)的判斷矩陣建立權(quán)重向量,再進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。其基本步驟為:

    (1)構(gòu)建判斷矩陣。依據(jù)同層次的指標(biāo)相對重要性進(jìn)行兩兩比較,按照 1~9 標(biāo)度法構(gòu)建相應(yīng)的判斷矩陣 ,其中, 為指標(biāo) a i 比較于指標(biāo) a j 的相對權(quán)重。

    (2)一致性檢驗(yàn)。根據(jù)得到的判別矩陣,求解出判斷矩陣的最大特征值和對應(yīng)的特征向量,將特征向量歸一化,通過下式計(jì)算出一致性指標(biāo)并進(jìn)行層次單排序:

    通過對一致性比例的計(jì)算,判斷出一致性是否接受。當(dāng) ?< 0.1時,判定判斷矩陣的一致性達(dá)到要求可以接受,否則需要對其值進(jìn)行修改使判斷矩陣符合一致性檢驗(yàn)。

    3.2.2基于信息熵的賦權(quán)法

    基于信息熵的賦權(quán)法是基于信息論中對熵的定義,構(gòu)建出一種利用指標(biāo)值的差異大小進(jìn)而確定指標(biāo)權(quán)重的方法。該方法認(rèn)為在不同的方案中某些指標(biāo)卻差距較大,則這些指標(biāo)的分辨能力較強(qiáng),其包含的信息也就越多,這些指標(biāo)對于效能評估和做出最終決策中的作用就越大,這樣其權(quán)重也應(yīng)較大。通過信息熵計(jì)算權(quán)重的具體步驟如下。

    (1)確定標(biāo)準(zhǔn)決策矩陣R=(rij)m×n,計(jì)算某個指標(biāo)輸出的信息熵為:

    (2)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重:

    通過采用 AHP 法和熵權(quán)法分別得到主、客觀的權(quán)重值,然后基于離差最小化,最終得到組合賦權(quán)值。

    4實(shí)例分析

    4.1指標(biāo)評價

    根據(jù)效能評估指標(biāo)體系, 選取 3個航材保障單位同一時期的基本數(shù)據(jù),邀請五位相關(guān)領(lǐng)域的專家,按照5級評價標(biāo)準(zhǔn),對三個保障單位作出打分評價。綜合得分如表 1所示。

    4.2權(quán)重確定

    通過AHP 和熵權(quán)法計(jì)算可以得出各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),然后基于離差最小原則,對主、客觀賦權(quán)分別賦予系數(shù) 0.7,0.3,最后得到組合賦權(quán)值,如下表所示。

    由表可知,權(quán)重最高的是C13航材供應(yīng)良好率,體現(xiàn)出航材保障供應(yīng)的重要性,其次為C11、C22以及C21三個軍事性、服務(wù)性指標(biāo),且C1軍事性指標(biāo)總權(quán)重達(dá)到0.503,與航材保障工作的核心使命實(shí)際相符。

    4.3結(jié)論分析

    從評價結(jié)果分析可知,甲單位在航材保障工作中的軍事性、服務(wù)性指標(biāo)方面更具優(yōu)勢,將各指標(biāo)評價數(shù)值以及組合權(quán)重進(jìn)行綜合,通過改進(jìn)TOPSIS方法,得出各個單位的保障效益對理想解的逼近指數(shù):C甲(0.6887)>C乙(0.5649)>C丙(0.3963),表明在三個保障單位中,以甲單位為代表的航材保障綜合效能最好。

    5結(jié)論

    使用傳統(tǒng)的層次分析法在航材保障工作效能評估實(shí)際應(yīng)用中會產(chǎn)生片面性,容易忽視不同指標(biāo)在各種情況下的影響。本文針對影響航材保障效能評估的因素多的特點(diǎn),將基于混合熵改進(jìn) TOPSIS再利用AHP-信息熵組合賦權(quán)的方法應(yīng)用于評估指標(biāo)體系的建立,取得了較好的效果。通過實(shí)例驗(yàn)證,利用此方法建立航材保障效能評估指標(biāo)能夠優(yōu)選出保障效益好的單位,為接下來的保障工作提供參考。

    參考文獻(xiàn)

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    作者簡介:

    通訊作者:廖思危(1997-),男,碩士研究生,籍貫:江西樟樹,研究方向:航材保障決策與信息化。

    崔崇立(1975-),男,碩士,教授,研究生導(dǎo)師,籍貫:河南三門峽,研究方向:航材管理工程。

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