基于大數據分析技術的作戰方案評估

陳昱潤+顧婷婷

摘 要 作戰方案評估為定量衡量作戰任務能力提供了基本依據，也是提高作戰效能的關鍵步驟之一。本文首先介紹了作戰方案評估的基本步驟，在此基礎上探討了大數據分析技術在評估中的應用，為提高作戰方案評估的可信性提供一定參考。

關鍵詞 方案評估；大數據；定量分析

中圖分類號 TP2 文獻標識碼 A 文章編號 2095-6363（2017）12-0120-02

1 背景

現代戰爭隨著作戰手段豐富、戰場環境瞬息多變，日益復雜，方案效能好壞影響作戰效果，因此，作戰方案評估日趨重要[1]。方案評估可為指揮人員進行量化分析和決策提供一定的參考，其過程主要包含2個方面：建立作戰方案評估體系，確定評估體系各指標權重、并對各指標效能值進行分析計算。然而，傳統的評估方法其效果并不理想，主要因為權重的確定和效能的計算強烈依賴于數學模型，而模型與實際情況相差很大。近年來，大數據技術高速發展，其處理非結構化數據的能力、挖掘海量數據背后信息的能力，越來越多地展示了其無可比擬的優越性。如果將大數據技術運用到作戰方案的效能評估中，將大大提高評估的準確性和可信度。

2 作戰方案評估

作戰方案的評估步驟主要為：首先，確定一套描述作戰方案效能的指標體系；然后，確定各指標的權重，并計算各指標的效能值；最后，在此基礎上計算總的作戰方案效能值，給出評價意見和結論。

2.1 評估指標體系建立

指標體系的選取和建立主要考慮以下幾個原則。1）客觀原則。應全面考慮對作戰效能產生影響的因素，建立的指標評價體系應具有完整性和通用性。同時評估指標的建立要符合客觀實際，不能主觀臆斷、憑空構想。2）層次原則。作戰是一個非常復雜的系統，其若干子系統均可能會影響，子系統又可按照功能模塊繼續分解，從而需對每層次分別分解并建立相應指標。3）獨立原則。所選取的性能指標相互之間盡可能獨立，能夠突出反映作戰效能的一個方面。同時各指標間不可相互沖突，應與分析的本體一致。4）易測原則。反映作戰效能的指標應當具有可測易測性，可通過技術手段度量，也可用數學公式定量表示與分析。

2.2 權重計算

建立指標體系后，需要確定其權重。比較常見的確定方法有：人工確定法、專家咨詢法、主成分分析法、層次分析法等。

人工確定法是指由戰斗指揮人員根據以往經驗和當前戰斗實際，人工直接確定指標權重的方法。專家咨詢法，其本質是讓對相關指標評價熟悉的專家，通過一定方式對其權重發表見解，并用統計法處理數據。主成分分析法，權重信息已隱含于調查數據，將主成分對應的特征值歸一化處理后作為各項指標的權重。層次分析法主要將比較復雜的問題分解為很多層組成因素，將這些因素相互比較后，確定每一層中各因素的相對重要性，最后綜合確定各因素相對于本體的重要性。運用層次分析法大體可以分為以下四個步驟：建立層次模型、構造判斷矩陣、檢驗層次單排序一致性、檢驗層次總排序一致性[3]。

2.3 效能計算

評價指標體系建立后，需要計算每個指標的效能值。常見的計算方法有解析法、模糊綜合法、灰色綜合法等。

解析法根據指標與條件之間函數關系的表達式來計算效能值。應用最廣泛的是美國工業界武器系統效能咨詢委員會提出的一種指數法。它基于系統的可用性、可依賴性和固有能力綜合評估效能，被用來分析武器裝備系統效能。而模糊綜合法主要對于一些不易定量的指標，運用模糊關系進行分析和描述。最后，灰色綜合法根據少量已知信息，運用灰色聚類分析構造出完善的模型，然后進行綜合、歸納，最后判斷聚類對象歸屬。該方法是解決信息不完備系統的理論與方法。

2.4 總效能計算

如果對于多個作戰方案的情況下，通過排序優選作戰方案對象，同時，根據各方案的單項指標效能對比，推斷各方案的優劣，從而可對作戰方案進行針對性的改進，進而提升作戰效能。

3 大數據在作戰方案評估中的應用

大數據是指在一定時間內無法用常規軟件工具進行獲取、管理以及處理的數據的集合。通常分為三種類型：1）結構化數據，存在數據庫表里；2）半結構化數據，包括文檔、電子郵件等；3）非結構化數據，如圖像、視頻等[2]。用以分析的數據越全面，分析的結果就越準確。作戰方案及方案評估中數據形式多樣，既有結構化的數據，也有半結構化數據，同時還存在非結構化的數據。因此，可借助大數據技術的應用對作戰方案進行

評估[4]。

3.1 在指標權重確定中的應用

指標權重直接影響著最終的作戰總效能計算。不同指揮人員對同一指標的權重有著不同的認識和判斷，即便是同一指揮人員，在不同時刻對類似作戰場景下的指標權重也有不一致的判斷。基于數學模型的權重確定法雖能克服這一問題，但無法準確模擬指揮人員的非線性判斷過程。這時大數據技術可發揮它的優勢：通過對多個指揮人員判斷數據的比對分析，發現其中的共性規律特征，提取出一種相對客觀標準的指標權重。

3.2 在指標效能計算中的應用

作戰相對于日常行為是一個十分復雜的過程，傳統的模型很難綜合全面的考慮各種作戰因素，因此，從模型結構上很難描述作戰結果。即使模型結構具有通用性和科學性，也很難獲取模型參數。因此，效能計算一般用來反映結果和趨勢，這對于依賴效能計算數值的作戰方案評估來說，并不實用。由于可以在歷史作戰數據中可以獲取統計數據，甚至可通過計算機模擬推演作戰結果，可根據大數據技術深入挖掘這些數據背后的聯系與規律，通過驅動建模、主導式分析生成或者預測單項指標效能值。

4 結論

作戰方案的準確評估可切實提高作戰效能。傳統方法受限于模型和數據來源在實際作戰中難以應用。而由于大數據技術可以對海量的非結構化數據進行處理，并且深度挖掘數據背后的隱藏信息，對于方案的評估可信度大大增強。同時依靠處理大數據軟件強大的計算能力，也可以進一步提高作戰方案的評估效率。這些都將為戰前和戰時的作戰方案評估走向實用化和工程化打下堅實的基礎。

參考文獻

[1]張卓，劉伊林.作戰效能評估[M].北京：軍事科學出版社，1996.

[2]2014-2018年中國大數據行業投資分析及前景預測報告[R].中投顧問產業研究中心，2014.

[3]李宜敏，羅愛民，羅雪山.一種改進AHP方法及其在C3I系統效能分析中的應用[J].指揮控制與仿真，2006，28（4）：37-40.

[4]何非，何克清.大數據及其科學問題與方法的探討.武漢大學學報（理學版），2014，60（1）：1-12.