面向城市作戰(zhàn)的坦克分隊(duì)多目標(biāo)威脅評(píng)估*

朱學(xué)耕，白文昊，韓黨生，馮傳茂，王作根

（1.陸軍裝甲兵學(xué)院蚌埠校區(qū)戰(zhàn)術(shù)系，安徽 蚌埠 233000；2.洛陽(yáng)師范學(xué)院教育科學(xué)學(xué)院，河南 洛陽(yáng) 471934）

0 引言

城市承載著一個(gè)國(guó)家或者地區(qū)的文明，其人口密集、商業(yè)繁榮、交通發(fā)達(dá)，具有較高的政治、經(jīng)濟(jì)和文化地位，在國(guó)家和地區(qū)的發(fā)展中發(fā)揮著重要的作用，因此，城市成為歷來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)中的必爭(zhēng)之地。21 世紀(jì)以來(lái)發(fā)生的阿富汗戰(zhàn)爭(zhēng)、伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)、格魯吉亞戰(zhàn)爭(zhēng)、利比亞戰(zhàn)爭(zhēng)、巴以沖突等局部戰(zhàn)爭(zhēng)，戰(zhàn)爭(zhēng)雙方的軍事行動(dòng)聚焦點(diǎn)直指城市。在城市作戰(zhàn)中，坦克作為陸軍重型合成營(yíng)的主戰(zhàn)裝備，憑借著較強(qiáng)的火力、防護(hù)力和機(jī)動(dòng)性能被廣泛地應(yīng)用在攻防戰(zhàn)斗中。城市路網(wǎng)發(fā)達(dá)、街區(qū)復(fù)雜、建筑物密集、地下設(shè)施完善，增加了戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的復(fù)雜程度，使坦克在同一時(shí)間、不同空間內(nèi)會(huì)面臨多個(gè)威脅目標(biāo)，給坦克在戰(zhàn)場(chǎng)上的生存帶來(lái)了更多的不確定性。在城市作戰(zhàn)中，當(dāng)坦克面臨多個(gè)目標(biāo)威脅時(shí)，根據(jù)復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，對(duì)敵目標(biāo)威脅程度進(jìn)行科學(xué)合理的評(píng)估，可以有效地提高坦克自身的作戰(zhàn)效率和生存概率。因此，研究城市作戰(zhàn)中多目標(biāo)威脅評(píng)估具有較強(qiáng)的實(shí)踐意義。

目前，坦克分隊(duì)?wèi)?zhàn)場(chǎng)目標(biāo)威脅評(píng)估主要研究評(píng)估指標(biāo)確定和評(píng)估方法選擇兩個(gè)方面，是多屬性決策方法在軍事領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用。在評(píng)估指標(biāo)方面，由于作戰(zhàn)環(huán)境、作戰(zhàn)對(duì)手、武器裝備戰(zhàn)技術(shù)性能等的不同，目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)暫時(shí)沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。文獻(xiàn)［2］主要針對(duì)單坦克，從目標(biāo)的屬性出發(fā)，依據(jù)目標(biāo)的打擊能力和打擊意圖確定坦克戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)體系。文獻(xiàn)［3］針對(duì)裝甲分隊(duì)，從目標(biāo)的屬性特征以及威脅評(píng)估方法出發(fā)，將威脅評(píng)估指標(biāo)體系分為靜態(tài)指標(biāo)、動(dòng)態(tài)指標(biāo)以及環(huán)境指標(biāo)。文獻(xiàn)［4］主要針對(duì)合成旅，結(jié)合演訓(xùn)實(shí)踐和專家經(jīng)驗(yàn)，將威脅評(píng)估指標(biāo)體系分為上、下兩個(gè)層級(jí)，進(jìn)而確定了合成旅戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)。從這些文獻(xiàn)中可以總結(jié)出，無(wú)論決策者從哪個(gè)角度確定威脅評(píng)估指標(biāo)，其最終的落腳點(diǎn)總是圍繞戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境、雙方武器裝備戰(zhàn)技術(shù)性能及狀態(tài)。在評(píng)估方法方面，由于戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境瞬息萬(wàn)變，存在大量不確定因素，決策者主要用模糊語(yǔ)言來(lái)描述評(píng)估指標(biāo)信息，在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)［5］結(jié)合逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS）實(shí)現(xiàn)對(duì)坦克戰(zhàn)場(chǎng)多目標(biāo)威脅評(píng)估和排序。文獻(xiàn)［6］結(jié)合多準(zhǔn)則妥協(xié)解法（vlsekriterijumska optimizacjia i kompromisno resenje，VIKOR）實(shí)現(xiàn)目標(biāo)威脅評(píng)估，并對(duì)決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好進(jìn)行靈敏度分析，使決策過(guò)程更加靈活。本文從坦克分隊(duì)的角度，結(jié)合目標(biāo)屬性、城市戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境特點(diǎn)和敵我態(tài)勢(shì)構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系，采用直覺(jué)模糊語(yǔ)言描述評(píng)估指標(biāo)信息，利用直覺(jué)模糊熵改進(jìn)的TOPSIS 法，對(duì)城市作戰(zhàn)中坦克多目標(biāo)威脅進(jìn)行評(píng)估。

1 目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)體系和屬性權(quán)重

1.1 目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)體系的確立

目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)是整個(gè)目標(biāo)威脅評(píng)估過(guò)程的基礎(chǔ)，綜合考慮目標(biāo)屬性、戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境特點(diǎn)和戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，本文主要確定破甲厚度、地形環(huán)境影響、相對(duì)距離、打擊角度、攻擊狀態(tài)等5 個(gè)威脅評(píng)估指標(biāo)。在這些評(píng)估指標(biāo)中，有的可以用精確數(shù)進(jìn)行描述，有的需要用直覺(jué)模糊語(yǔ)言來(lái)表達(dá)，為了使評(píng)估過(guò)程簡(jiǎn)明清晰，將評(píng)估指標(biāo)與直覺(jué)模糊語(yǔ)言的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行明確。

1）破甲厚度C。火力打擊能力是目標(biāo)的重要屬性之一，破甲厚度是反映威脅目標(biāo)火力打擊能力的主要指標(biāo)，通常來(lái)說(shuō)，在目標(biāo)的有效射程內(nèi)，破甲厚度越大，火力打擊能力越強(qiáng)，威脅程度越大；反之，威脅程度越小。具有效益型指標(biāo)的特點(diǎn)，定義其隸屬度和非隸屬度函數(shù)如下所示：

2）地形環(huán)境影響C。在城市作戰(zhàn)中，街區(qū)是坦克行動(dòng)的主要區(qū)域，其地形比較平坦，坦克通常會(huì)暴露在敵目標(biāo)的火力之下，但是街區(qū)中的綠化帶、矮墻、建筑物、廢舊車輛等都可以為坦克提供便于隱蔽的地形條件，這些地形條件根據(jù)其客觀特性可以分為掩蔽地地形和遮蔽地地形。訓(xùn)練實(shí)踐表明，遮蔽坦克車體的1/3，可以使坦克被命中的概率降低30%，因此，坦克利用有利地形，可以降低自身被命中的概率，使目標(biāo)的威脅程度發(fā)生相應(yīng)變化，文中將遮蔽地地形和掩蔽地地形條件對(duì)目標(biāo)威脅的影響分為9 個(gè)等級(jí)，其具體劃分如下頁(yè)表1 所示。

表1 地形環(huán)境影響對(duì)應(yīng)的直覺(jué)模糊數(shù)

3）相對(duì)距離C。一般來(lái)說(shuō)，在威脅目標(biāo)的有效射程之內(nèi)，目標(biāo)均能夠?qū)崿F(xiàn)有效射擊，達(dá)到預(yù)期的命中率，而在目標(biāo)的有效射程之外，則不具有威脅。目標(biāo)威脅程度可以用首發(fā)命中概率來(lái)表示，在相同的作戰(zhàn)環(huán)境下，命中率越大，其威脅程度越大；反之，威脅越小。其隸屬度函數(shù)和非隸屬度函數(shù)可以參考破甲厚度C中的定義。

4）打擊角度C。打擊角度是指目標(biāo)的火炮指向與我坦克車體的夾角。打擊角度越小，目標(biāo)的攻擊意圖越明顯，威脅越大；反之，威脅越小，其具有成本型指標(biāo)的特點(diǎn)，定義打擊角度威脅程度的隸屬函數(shù)和非隸屬函數(shù)如下所示。

5）攻擊狀態(tài)C。攻擊狀態(tài)是反映目標(biāo)威脅的最直接參數(shù)。將目標(biāo)的攻擊狀態(tài)分為3 種：正在打、準(zhǔn)備打、暫時(shí)不會(huì)打，攻擊狀態(tài)威脅程度轉(zhuǎn)化為直覺(jué)模糊數(shù)如表2 所示。

表2 攻擊狀態(tài)對(duì)應(yīng)的直覺(jué)模糊數(shù)

1.2 評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的確定

科學(xué)合理地確定評(píng)估指標(biāo)權(quán)重，直接影響著目標(biāo)威脅評(píng)估的準(zhǔn)確性。目前，評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的確定主要有主觀法、客觀法和主客觀結(jié)合法。文獻(xiàn)［7］利用層次分析法，確定機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案性能評(píng)估指標(biāo)權(quán)重，進(jìn)而對(duì)設(shè)計(jì)方案性能進(jìn)行評(píng)估，然而所獲得的權(quán)重信息沒(méi)有包含評(píng)估指標(biāo)的客觀信息。文獻(xiàn)［8］從目標(biāo)各屬性分析結(jié)果的重要性，利用距離熵理論來(lái)分配各屬性的權(quán)重，進(jìn)而確定各目標(biāo)威脅程度的大小，具有較強(qiáng)的理論依據(jù)，但是權(quán)重信息沒(méi)有包含決策者的意識(shí)。文獻(xiàn)［9-10］利用層次分析法和熵權(quán)法的線性組合確定評(píng)估指標(biāo)的綜合權(quán)重，平衡了主客觀權(quán)重的分布，但是在計(jì)算過(guò)程中需要進(jìn)一步確定主客觀權(quán)重的分配系數(shù)，為了簡(jiǎn)化計(jì)算，本文主要采用積和歸一法獲取評(píng)估指標(biāo)的綜合權(quán)重，能夠突出較大權(quán)重和較小權(quán)重作用，同時(shí)使各評(píng)估指標(biāo)的綜合權(quán)重的分布更具有層次性。

1.2.1 客觀權(quán)重

直覺(jué)模糊熵（intuitionistic fuzzy entropy，IFE）可以反映出直覺(jué)模糊集本身具有的模糊程度，其值越大，直覺(jué)模糊集的模糊程度越大，應(yīng)賦予的權(quán)重則越?。环粗?，應(yīng)賦予較大的權(quán)重。文獻(xiàn)［11］結(jié)合直覺(jué)模糊數(shù)的隸屬度信息和非隸屬度信息獲得直覺(jué)模糊熵，進(jìn)而得到屬性的客觀權(quán)重分布，但是整個(gè)過(guò)程中沒(méi)有考慮直覺(jué)模糊數(shù)的猶豫度信息，當(dāng)在隸屬度信息與非隸屬度信息偏差相等的情況下，很難有效地對(duì)屬性進(jìn)行區(qū)分。為了克服在獲取直覺(jué)模糊熵時(shí)包含數(shù)據(jù)信息不完全這一問(wèn)題，文中將直覺(jué)模糊數(shù)的猶豫度信息考慮進(jìn)去，結(jié)合直覺(jué)模糊數(shù)3 方面信息，獲取直覺(jué)模糊集的熵，得到更加合理的熵權(quán)分布。

2 基于IFE 改進(jìn)的TOPSIS 法的威脅評(píng)估

Step 1 構(gòu)建每個(gè)決策者直覺(jué)模糊決策矩陣F（B）。

Step 4 確定正負(fù)理想解及目標(biāo)相對(duì)貼近度D。

在F 中，正理想序列為每個(gè)威脅屬性取所有目標(biāo)中最具威脅解，負(fù)理想解為威脅值最小的解。對(duì)于效益型指標(biāo)，正理想解取指標(biāo)最大值；對(duì)于成本性指標(biāo)，正理想解取最小值。反之，可得出負(fù)理想解。公式如下：

則目標(biāo)X到正、負(fù)理想解得歐式距離可表示為：

式（12）表現(xiàn)了信息的確定性，而式（13）表達(dá)了信息的未知性，引入決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好，構(gòu)造一種新的目標(biāo)排序函數(shù)：

式（14）中，P的值越大，屬性的威脅度越大；t 為風(fēng)險(xiǎn)因子，反映了決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好。當(dāng)t∈（0，1）時(shí)，相比于D，決策者更看重E可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)t＞1時(shí)，相比于E，決策者更看重D帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)t=1時(shí)，決策者認(rèn)為兩者同等重要。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析

3.1 坦克分隊(duì)城市作戰(zhàn)戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)威脅排序

假設(shè)紅軍坦克排在連的編成內(nèi)遂行城市進(jìn)攻戰(zhàn)斗如圖1 所示，當(dāng)前紅軍坦克排正沿公路1 由南向北運(yùn)動(dòng)，坦克排通過(guò)偵察和從上級(jí)的情報(bào)中獲悉：1）在①號(hào)建筑屋二樓內(nèi)有藍(lán)軍步兵攜帶火箭筒（X），相對(duì)距離為250 m，打擊角度為45°±5°，正在打，無(wú)有利地形；2）在②號(hào)建筑物側(cè)后方，有敵步兵攜帶便攜式反坦克導(dǎo)彈（X），相對(duì)距離700 m，打擊角度35°±3°，準(zhǔn)備打，有綠化帶；3）在公路1 和公路2 的交叉口附近，有藍(lán)軍坦克1 輛（X），相對(duì)距離1 200 m，打擊角度25°±5°，準(zhǔn)備打，有廢舊車輛；4）在③號(hào)建筑物側(cè)后方有藍(lán)軍武裝直升機(jī)（X）懸停，相對(duì)距離4 500 m，打擊角度55°±5°，暫時(shí)不會(huì)打，有矮墻。藍(lán)軍裝備戰(zhàn)技術(shù)性能如表3 所示。

圖1 戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)示意圖

表3 敵目標(biāo)戰(zhàn)技術(shù)性能

表4 決策者B1 的直覺(jué)模糊決策矩陣F（B1）

表5 決策者B2 的直覺(jué)模糊決策矩陣F（B2）

表6 決策者B3 的直覺(jué)模糊決策矩陣F（B3）

根據(jù)式（6）得到?jīng)Q策者協(xié)調(diào)系數(shù)為：

因此，集成后的評(píng)估指標(biāo)的熵權(quán)為：

利用直覺(jué)模糊層次法得到評(píng)估指標(biāo)的直覺(jué)模糊判斷矩陣為：

得到評(píng)估指標(biāo)的主觀權(quán)重為：

根據(jù)式（7）得到的評(píng)估指標(biāo)的綜合權(quán)重為：

利用直覺(jué)模糊加權(quán)平均算子（IFWA）得到集結(jié)的直覺(jué)模糊綜合決策矩陣如表7 所示。

表7 集結(jié)的直覺(jué)模糊綜合決策矩陣F

根據(jù)表7 可得到正理想解為：

進(jìn)而得到目標(biāo)到正、負(fù)理想解的歐式距離為：

取決策者風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)t=1，即決策時(shí)信息的確定性和未知性同等重要，可得目標(biāo)威脅排序結(jié)果為

3.2 靈敏度分析

當(dāng)決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好發(fā)生變化時(shí)，決策時(shí)重點(diǎn)考慮的信息將會(huì)發(fā)生變化，改變t 的值，得到目標(biāo)威脅排序結(jié)果如表8 所示。

表8 風(fēng)險(xiǎn)影響因子t 對(duì)目標(biāo)威脅排序的影響

由表8 可知，改變決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好得到同一時(shí)刻、不同目標(biāo)的威脅評(píng)估結(jié)果。當(dāng)t∈（0，1），目標(biāo)威脅評(píng)估結(jié)果為X＞X＞X＞X；當(dāng)t＞1 時(shí)，目標(biāo)威脅評(píng)估結(jié)果為X＞X＞X＞X；當(dāng)t→+∞時(shí)，目標(biāo)威脅評(píng)估結(jié)果為X＞X＞X＞X。分析其原因：當(dāng)t∈（0，1）時(shí)，決策者主要考慮決策信息的未知性，偏向于經(jīng)驗(yàn)判斷和定性分析，因此，會(huì)得到武裝直升機(jī)的威脅程度最大，符合定性判斷；當(dāng)t＞1 時(shí)，決策者主要考慮信息的確定性，雖然武裝直升機(jī)、反坦克導(dǎo)彈和坦克在戰(zhàn)技術(shù)性能方面比火箭筒要強(qiáng)，但是根據(jù)當(dāng)前的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，坦克分隊(duì)與這些威脅目標(biāo)之間存在有利地形，在一定程度上降低了目標(biāo)的威脅程度，考慮火箭筒的打擊狀態(tài)為正在打，而其他目標(biāo)處于非打擊狀態(tài)，綜合考慮這些信息，得到火箭筒的威脅程度比較大，符合戰(zhàn)場(chǎng)實(shí)際情況。當(dāng)t→+∞時(shí)，此時(shí)趨于完全考慮信息的確定性，目標(biāo)的威脅排序發(fā)生了變化，但是仍然是目標(biāo)X的威脅程度最大，證明了方法的穩(wěn)定性。

4 結(jié)論

本文在構(gòu)建城市作戰(zhàn)中坦克分隊(duì)?wèi)?zhàn)場(chǎng)目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，區(qū)分精確數(shù)和直覺(jué)模糊數(shù)對(duì)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行描述，并建立精確數(shù)與直覺(jué)模糊數(shù)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，然后利用組合賦權(quán)法確定評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重信息，進(jìn)而利用直覺(jué)模糊熵改進(jìn)的TOPSIS 方法對(duì)坦克分隊(duì)?wèi)?zhàn)場(chǎng)目標(biāo)威脅進(jìn)行排序，并對(duì)決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好進(jìn)行了靈敏度分析，表明了該方法的有效性。但是，文中僅根據(jù)多位決策者對(duì)單時(shí)刻多目標(biāo)威脅進(jìn)行評(píng)估，而實(shí)際的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)是動(dòng)態(tài)變化的，對(duì)目標(biāo)多時(shí)刻的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究更能準(zhǔn)確地確定其威脅程度大小，下一步將主要對(duì)城市作戰(zhàn)中坦克分隊(duì)多目標(biāo)動(dòng)態(tài)威脅評(píng)估進(jìn)行研究。