陸軍合成旅勤務保障分隊后裝保障能力評估?

邢帥統 王 煒 董斌先 汪江鵬

（1.火箭軍工程大學 西安 710025）（2.31667部隊 成都 610000）

1 引言

勤務保障分隊是由若干保障單元組成的保障單位，通常情況下在旅的編成內編設基本保障隊或若干機動保障組，擔負戰時后裝保障任務，是合成旅完成作戰任務的保障支撐，地位作用十分重要［1～3］。本文提出建立陸軍合成旅勤務保障分隊后裝保障能力云評估模型，結合新編制和近年來遂行任務實際構建指標體系，確定各級指標權重，運用云評估理論對其保障能力進行評估，可操作性、科學性較強，對于旅制定作戰計劃、完成作戰任務具有重要意義。

2 勤務保障分隊后裝保障能力指標體系的構建

2.1 構建能力指標體系的原則

指標體系是從事物的不同方面反映整體面貌，保證指標可以全面準確地對評估對象實施評估。開展陸軍合成旅勤務保障分隊后裝保障能力評估，需緊緊圍繞新體制、新編制下勤務保障分隊后裝保障的基本任務，遵循完備性、簡明性、可操作性的基本原則，盡可能減少指標數量，規避一些影響不大的次要因素，以減少冗余，構建指向明確、數量適度、層次清晰的指標體系。

2.2 指標體系的構建

著眼后裝保障能力生成規律，按照基于任務分解能力、基于能力細化標準、基于標準檢驗保障的思路，在借鑒近年來軍事斗爭準備、戰斗力檢驗評估、訓練考核等后裝保障實際情況，圍繞供應、維修、救護等行動，應用層次分析方法，構建形成合成旅勤務保障分隊指揮控制、儲備供應、衛勤戰救、運輸投送、裝備維修、生存防護六種能力指標體系［4～8］，如圖1所示。

圖1 勤務保障分隊后裝保障能力指標體系結構圖

2.2.1 指揮控制能力

分隊指揮員在后裝保障行動的計劃、組織、控制、協調等活動中發揮主觀能動性和運用客觀條件的能力。主要體現在戰備訓練、后裝訓練、人員素質、保障籌劃、指揮決策、保障行動控制等方面。

2.2.2 供應保障能力

按照各類裝備物資儲備定額和供應標準完成各類保障任務的能力。主要體現在財務保障、野營保障、物資油料保障、裝備保障、彈藥保障等方面。

2.2.3 衛勤戰救能力

作戰行動中對傷病員的快速、精準、高效的醫療救治和后送能力。主要體現在一線救治、前接后送、衛生防疫等方面。

2.2.4 運輸投送能力

為將人員、裝備物資快速運達任務地區，利用所需運輸力量采取鐵路、公路、航空等方式所實施的運輸投送方面的能力。主要體現在運輸籌劃、協調動員、組織實施等方面。

2.2.5 裝備維修能力

為保持裝備良好技術狀態，通過日常維修、器材供應及搶救搶修搶供等行動，保障部隊作戰、訓練和其他各項任務順利完成的能力。主要體現在維修保障、器材供應、搶救搶修搶供等方面。

2.2.6 生存防護能力

為提高后方指揮機關和后方配置地域的生存和防護能力而采取的保障行動和措施。主要體現在野戰生存、構工偽裝、警戒防衛等方面。

3 勤務保障分隊后裝保障能力的云評估模型

云模型是建立在概率論基礎上的一種可實現定性概念向定量數值轉換的方法工具。較之模糊綜合評判法、粗糙集評估法等，在刻畫勤務保障分隊后裝保障能力定性指標上，能夠克服模糊數只表征定性指標的模糊性，而不能表征隨機性的不足；在勤務保障分隊后裝保障能力評價結果分析上，能夠充分挖掘處理原始數據，反映各個因素對最終決策結果的影響，實現語言值評判，其評價結果具有科學性、直觀性。

3.1 后裝保障能力評估步驟

陸軍合成旅勤務保障分隊后裝保障能力評估可以看作是一種虛擬云［9］。假設后裝保障能力結果的云模型為T=SC(Ex,En,He)，則后裝保障能力各指標因素的云模型為Ti=SC(Exi,Eni,Hei)，即為T的各個基云，通過對Ti的邏輯運算即可求出最終評估結果的云模型T。

結合后裝保障的特點和熵權法、云等理論，提出陸軍合成旅勤務保障分隊后裝保障能力評估步驟，如圖2所示。

圖2 陸軍合成旅勤務保障分隊后裝保障能力評估

3.2 建立各指標評估云模型

陸軍合成旅勤務保障分隊后裝保障能力各指標的每一個評語都由一個云模型來描述，組成指標評語的評價標準云模型集。根據采集得到的數據，先通過逆向云產生器得到各指標的云參數，云參數計算如式（1）。然后通過正向云產生器，形成各評價指標的云模型［10～11］。

式中：xi為采集到的各指標原始數據；X為各指標平均值；Exi為勤務保障分隊后裝保障能力各指標期望值，反映了各指標值的典型樣本點；Eni為勤務保障分隊后裝保障能力各指標的熵，表示各指標值在論域中可被接受的取值范圍；Hei為勤務保障分隊后裝保障能力各指標的超熵，代表樣本值出現的隨機性。

3.3 指標權重確定

權重的確定方法很多，如Delphi法、層次分析法、相對比較法等。上述方法各有優點，為了消除人為因素的影響，這里基于信息熵法進行確定權重［12］，基本步驟如下。

構建陸軍合成旅勤務保障分隊后裝保障能力決策矩陣 B=(bij)n×m，并對其規范化處理得到R=(rij)n×m，計算屬性uj輸出的信息熵：

計算信息熵屬性權重向量w=(w1,w2,…,wm)，

式中wj為勤務保障分隊后裝保障能力各指標權重。

3.4 指標評估云合成計算

其中：Ex為期望值，反映了勤務保障分隊后裝保障能力值的典型樣本點；En為熵，表示勤務保障分隊后裝保障能力值在論域中可被接受的取值范圍；He為超熵，代表勤務保障分隊后裝保障能力值出現的隨機性。

4 應用實例

下面應用該模型對某勤務保障分隊后裝保障能力進行評估。

4.1 各指標云參數計算

為了保證數據采集與收集準確可靠，結合自身在集團軍保障部機關工作經歷，參考機關訓練數據，邀請合成旅指揮員3名、機關參謀（助理員）3名、保障分隊指揮員3名、院校及科研單位專家3名，對各指標進行評估打分，得到某勤務保障分隊后裝保障能力打分統計表，如表1所示。

將表1指標專家的評價統計結果代入式（1），則可以得出各指標云的特征數，如表2所示。

表1 指標專家打分統計

表2 各指標云參數

4.2 各指標權重計算

依據專家打分法得到的各指標評估值，利用熵權法計算可得各指標權重，如表3、表4所示。

表3 一級指標權重

表4 二級指標權重

4.3 指標云合成計算

由指標云合成計算式（4）可得某勤務保障分隊后裝保障能力一級指標云參數和后裝保障能力云特征值，如表5所示。

表5 各指標云參數

運用Matlab仿真可得到某勤務保障分隊后裝保障能力云模型圖，如圖3所示。

4.4 評估結果分析

根據本文評估目的，觀察勤務保障分隊后裝保障能力云圖和一級指標云參數，可以得出以下結論。

圖4 某勤務保障分隊后裝保障能力云圖

該合成旅勤務保障分隊后裝保障能力值在［70，78］區間范圍內，總體評價為良，能夠很好地反映當前勤務保障分隊后裝保障能力。通過觀察一級指標可發現，該分隊在旅的編成內完成后裝保障任務時，在供應保障、衛勤戰救、生存防護能力方面存在短板，有待進一步加強。

5 結語

本文應用熵權法和云評估理論對陸軍合成旅勤務保障分隊后裝保障能力水平進行評估，與傳統的評判方法相比減少了人為干擾因素，將定性的問題定量化，使評估更具有科學性，增加了評估的可操作性。對于準確檢驗評估陸軍合成旅勤務保障分隊后裝保障能力，指導提升勤務保障分隊訓練水平具有重要意義。