基于ANP-云模型的艦艇演訓活動安全風險評估

朱貴華，孫續文

(海軍大連艦艇學院,遼寧 大連 116018)

海上訓練是使艦艇在近似實戰條件下全面提高海上整體作戰和執行任務的能力的根本途徑，而隨著實戰化軍事訓練改革的持續推進，艦艇演訓活動呈現科目多、強度高、要求嚴的特點，艦艇備戰訓練面臨的不確定性風險更加復雜、難以評估。艦艇訓練安全是艦艇訓練中不可忽略的重要方面，直接影響艦艇生命力和艦艇訓練質量效益。因此，詳細分析艦艇演訓活動中存在的風險因素，合理評估總體風險等級，進而采取有效的風險預防和控制措施，以避免事故發生并加速戰斗力生成，具有重要的現實意義。

1 思路及研究對策

目前，關于艦艇訓練安全風險評估的研究較少，且主要是從定性的角度分析風險因素、開展風險評估，缺乏定量的風險評估實踐和應用。訓練安全風險評估包含諸多定量和定性指標，是一個多指標系統決策問題。學者們一般從評價指標賦權和評價信息處理方法兩個方面進行研究，主要采用層次分析法、熵權法、模糊綜合評價法等方法，缺點是難以解決評價指標間的相互關聯和信息重疊等問題。訓練安全風險因素多樣且復雜，評估指標集內外部存在關聯反饋關系，風險評價難以精確建模為遞歸層次結構，采用Saaty提出的網絡層次分析法(Analytic Network Process，ANP)可以有效解決此問題。同時，訓練安全風險評價因素的復雜性決定了不同專家評估值向評語映射的過程中會出現不確定性，李德毅提出的正態云模型有效解決了評價定量化過程中存在的模糊性和隨機性問題，李佳坤對此方法進行了應用研究，為訓練風險評價工作提供了借鑒。本文提出基于ANP-云模型的艦艇演訓活動安全風險評估方法：首先，通過分析艦艇演訓活動流程構建評估指標體系；其次，采用DEMATEL-ANP法計算指標權重；然后，建立基于云模型的艦艇演訓活動安全風險評估模型，準確計算評估指標的風險值，讓風險評估結果更加準確可靠。

2 艦艇演訓活動安全風險分析

2.1 艦艇演訓活動安全風險因素界定

艦艇參加演訓活動可以分為航渡、實施、返航三個階段，每個階段的主要風險來源不盡相同。航渡和返航階段主要面臨航行安全風險，受海洋環境影響較大；實施階段主要面臨演訓任務完成過程中的安全風險，受到訓練課目設置、裝備保障等因素影響較大。整個過程均需要艦員的高度參與，包括艦員操作和管理協調，因而也受到人員和管理因素的影響。根據系統論原則，作者參考安全管理條例并結合有關專家的意見，確定演訓活動風險指標，主要包括人員、任務、裝備、環境、管理協調五種類型。

1)人員風險

艦艇崗位復雜，人員較多，包括普通艦員、指揮員等。參加任務前，人員要具備合格的崗位履職能力和較強的海上環境適應能力。人員的業務能力水平、身心素質、思想狀況、安全意識以及應急處置能力都是影響演訓活動能否安全實施的因素。

2)任務風險

任務的強度和難度會影響演訓活動的安全實施，影響因素包括時間跨度、課目內容數量和轉換節奏、兵力協同需求、課目難度和危險程度、任務保障等。

3)裝備風險

艦艇裝備在復雜條件下能否發揮應有的效能，決定了演訓任務能否安全順利完成。影響因素包括裝備性能及狀態、操作使用、維護保養等。

4)環境風險

艦艇海上航行和訓練時，環境因素對艦艇安全影響至關重要。影響因素包括水文氣象、地理環境、海區艦船活動、地域政治因素等。

5)管理協調風險

演訓活動中能否有效監控風險隱患、及時采取措施轉移或化解安全風險，其影響因素包括安全組織、安全預案及措施、安全警戒、信息通聯等。

2.2 艦艇演訓活動安全風險指標體系

本文以風險類型為一級指標，風險類型之下的風險因素為二級指標，構建艦艇演訓活動風險評估層次指標體系模型，如圖1所示。

圖1 風險評估指標體系圖

3 基于ANP和云模型的艦艇演訓活動安全風險評估模型

艦艇演訓活動安全風險評估指標復雜，評估結果存在不確定性，因此，艦艇演訓活動安全風險評估采用基于DEMATEL-ANP和云模型的風險評估方法，其實施流程如圖2所示。

圖2 風險評估流程圖

具體流程為：一是根據相關資料和經驗數據劃分艦艇演訓活動的風險等級，并計算各風險等級的標準云，建立風險評估標準云模型；二是在建立多層次的風險評估指標體系的基礎上，采用DEMATEL-ANP法計算評估指標權重；三是評估專家依據標準云數據進行評分得到評估數據，建立評語集，通過云發生器運算得到評價云；最后，結合評價云和風險因素權重得到風險綜合云，與標準云進行比對分析后得到評估結論。

3.1 建立風險評估標準云模型

參考軍隊法規條例并結合安全評估專家意見，本文將艦艇演訓活動安全風險評估因素的風險等級按照風險發生可能性和危害程度劃分為5個。設定風險等級的有效論域∈[0,100]，按照分數越大風險越高的原則量化為5個分值區間，以便于標準云模型的計算。見表1。

表1 風險等級劃分

對存在雙邊約束[,]的評語指標，可用以下公式來近似計算云模型數字特征：

=(+)2

(1)

=(-)6

(2)

=

(3)

表2 標準云數字特征

圖3 標準云圖形

3.2 計算風險評估指標權重

風險指標體系中的各風險因素不是相互獨立的，而是具有依存或反饋關系。比如，演訓任務時間較長時，人員會出現思想麻痹松懈、身心素質下降的情況；裝備操作使用過程中的風險不僅與裝備本身的性能狀態有關，也與人員的業務能力水平、海上氣象條件有關。艦艇演訓活動安全風險評估各風險因素之間存在交互影響的復雜網絡關系，相比層次分析法(AHP)，采用網絡分析法(ANP)確定各風險指標權重更為科學合理。

ANP結構包括控制層和網絡層，控制層包括問題目標及決策準則，網絡層為受控制層支配的、互相影響的元素組構成的網絡結構。對艦艇演訓活動的風險來說，控制層為演訓活動安全及各項應滿足的準則；網絡層為較為重要的風險因素，同一類型的風險因素構成因素組。本文采用DEMATEL(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory)方法，通過因素之間的邏輯關系構造直接影響矩陣，分析和確定各因素之間的交互影響關系，進而建立風險因素的網絡結構。

根據以上分析，本文建立了直接影響矩陣、綜合影響矩陣、整體影響矩陣，進而建立了艦艇演訓活動安全風險評估的ANP網絡模型，在此基礎上，構建未加權超矩陣，計算加權超矩陣和極限超矩陣，最終確定了各評估指標權重。本文采用Super Decision(SD)軟件進行相關計算，確定了安全風險評估因素集合{}的權重集合{}。

3.3 構建綜合云模型

作者邀請名風險評價專家，根據劃分的風險等級和標準云，結合任務實際情況，對21項風險因素分別進行評分，得到所有風險因素的評語集={}，∈[1,21]，∈[1,]。對進行歸一化后運用BCG進行計算，建立風險因素評價云集合及數字特征=(，，)。

綜合云是由評價云和指標權重模糊合成得到的云模型，數字特征依下式計算：

(4)

(5)

(6)

通過對比分析綜合云與標準云，確定艦艇海上演練風險評估等級結果，有兩種比對方法：一種是在相同坐標系中比對綜合云和標準云的位置和形狀，最接近綜合云的標準云即為評估等級結果；另一種是根據相似度公式計算綜合云與各等級標準云之間的相似度，值越大的風險等級即為評估結果。

4 實例分析

本文以某驅逐艦支隊某次遠海訓練為例，對其進行安全風險評估。本次訓練海區為西太平洋一島鏈以東海域，為期9天，參訓兵力為1艘驅逐艦、1艘護衛艦和1艘綜合補給艦，保障兵力包括艦載機、預警機等空中兵力，訓練內容包括編隊聯合反潛、聯合對海突擊、聯合搜救、海上補給等課目。

4.1 確定指標權重

本文遴選某驅逐艦支隊多次參加演訓活動風險評估的軍事領導、業務部門專家及艦艇專業軍士等專業人員共30名作為調查對象，組成演訓活動風險評估專家組。首先進行風險評估因素影響度調查，共發放調查問卷30份，回收有效問卷27份。采用DEMATEL方法進行數據處理，確定整體影響矩陣如式(7)，最終建立風險評價的ANP網絡結構如圖4所示。

1.031000.0230.119000.0880.1310.09400000.0840.1150000.0850.08201.029000.117000.0740.1290.10300000.0580.1020000.0730.0810.03301.0450.1190.129000.0970.1320.11400000.0790.1120000.1200.0910001.0370.106000.0880.1080.07900000.0950.1150000.1120.07300001.017000.0890.1330.09500000.0850.1050000.0890.0830.0250.0260.0930.1160.1131.0120.0870.0960.1180.102000.01400.1050.1140.112000.0820.166000.0760.0980.09501.0410.1100.1190.09400000.0930.0920.091000.0750.17100.017000001.0240.0990.0870000000000.0580.0670.02600.029000.01600.0831.0280.1170000000000.0710.07700000000.0810.1091.0300000000000.0670.084000.0830.0770.08800.0750.0790.1130.0891.02700.06500.0910.0850.06200.0690.0830.098000.0780.0860.08400.0820.1030.1090.08201.0300.06900.0720.1040.05400.0860.1020.199000.0810.0890.098000.0750.1230.096001.02100.0610.0940000.1030.082000.0910.0870.081000.1040.1050.0890001.0330.0540.0670000.1450.29800.078000000.0780.1350.11900001.03600000.0880.07700000000.0660.1190.08500000.0781.0450000.0550.15600000000.0640.0890.08700000.0940.0841.017000.0670.0600000000.0160.1230.0880.06600000001.02100.0760.159000000.00700.0610.1360.075000000001.0160.0750.0820.0310000.011000.1180.0970.10400000.01400001.0080.14300000000.0590.1450.0760000000000.0701.029 (7)

圖4 風險評估ANP網絡結構圖

作者采取調查問卷的方式，組織風險評估專家組以訓練安全為總目標，對風險因素進行間接優勢度比較。首先，用算術加權法對有效調查問卷的數據進行加權平均，結果用以構造比較判斷矩陣。然后，計算判斷矩陣的隨機一致性指標，如果某個判斷矩陣的≥01，則適當調整數據或再次組織專家就該因素進行重要性比較，直至所有判斷矩陣<01。

本文采用SD軟件對加權超矩陣和未加權超矩陣求解，得到演訓活動風險評估指標權重結果，如表3所示。

4.2 計算單個風險因素評價云

再次組織風險評估組的30名專家，結合本次任務出航檢查結果和海區海況預測情況，按照表1的風險等級標準進行評分。獲得30組專家評分數據共630個，使用逆向云發生器計算各風險指標的數字特征值，結果如表4所示。

表3 風險評估指標權重表

表4 風險評估因素評價云數字特征表

4.3 合成綜合評價云

本文以一級指標人員風險為例，在得到該風險類型內各風險因素指標權重和評價云～后，使用式(4)～(6)生成該類型綜合評價云數字特征為(29.22，5.941，0.578)。同理可求得各一級指標的綜合評價云數字特征，并進一步求出本次演訓活動風險評估綜合云數字特征。結果見表5。

表5 風險評估一級指標和綜合評價云數字特征

4.4 演訓活動風險等級確定

把各一級指標評價云模型、綜合評價云模型同標準云繪制在一起，進行風險等級結果分析，可得如圖5和圖6所示的管理協調風險評價云圖和總體風險評價云圖。

圖5 管理協調風險評價云圖

圖6 演練風險評估綜合評價云圖

從圖6可以看出，評價云圖與風險等級“較低”的云圖匹配度較高，分布在區間(10，40]的云滴最多且密集，表明本次訓練總體風險評估結果為“較低”，且綜合評價云圖比較集中、云層厚度不大，表明結果穩定、可靠。為保證結果的可靠性，采用相似度法計算與標準云各等級的相似度，計算結果如表6所示，發現與“較低”的相似度最大，為0.8236。因此，評估結果與上述一致，本次訓練風險等級評估為“較低”。

表6 評價結果相似度

本文進一步分析各一級指標的評價云圖，研究不同類型風險對本次訓練風險控制的影響：一是從風險期望值來看，管理協調>任務>人員>環境>裝備，所以，應該重點關注后續訓練過程中出現的管理協調風險，而其中安全警戒的權重最高，說明更要重視實兵實裝訓練課目中的安全警戒工作，包括完善相關措施預案、優化安全警戒組織等；二是從熵值和超熵來看，五個一級指標的評價云云滴較為集中，云層厚度較小，表明評價結果比較可靠、穩定；三是管理協調風險評價云的熵值最高，表明評估結果穩定性不高，說明后續更需要重點關注該類型風險，加強防范措施。

5 結束語

本文構建了艦艇演訓活動安全風險評估指標體系，針對指標之間相互依存、相互影響的特點，使用ANP-DEMATEL方法確定安全風險評估指標的相對權重，避免了主觀確定評估指標權重的問題，提高了評估的準確性和可信度?？紤]安全風險評估的主觀性和模糊性，本文采用了基于云模型的風險評估方法，實現了定性到定量的有效轉換，準確、形象、直觀地表達了評估結果。實例結果表明，該方法在安全風險評估過程中具有較強的實用性和有效性，為部隊重大演訓活動的安全評價和風險控制提供了參考。