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user: 4. 复杂装备体系试验评估关键问题的解决方法 对照复杂装备体系试验评估待解决的关键问题，下面给出相应的解决方法。 (一) 航天装备体系与指标体系的构建方法 在新体制下近三年多的装备试验鉴定试点工作中，针对相关装备体系都开展了或正在开展相应的性能试验、作战试验和在役考核，相关试验方案和评估方案都提出了评估指标体系，为复杂装备体系和指标体系构建提供了良好的参考基础。但是，不同于已有评估主要以单个装备或单类装备为评估对象，这里主要从某个装备体系出发，针对不同的战略、战役、战术想定的作战任务，按照任务层、系统层、装备层、组件层等构建多层航天装备体系。具体实现上，可以参考美国国防部的DoDAF2.0的体系结构描述方式。但不同的是，建议采用面向对象的体系建模方式，以实体模型为节点，其他的装备能力、性能、信息、连接等以节点属性的方式表示，通过一个模型综合描述装备体系、指标体系及接口关系等。 考虑到双方作战对抗的因素，可进行相应层次的装备体系建模，但是体系间的相互作用只通过对底层组件级节点及相关指标的影响发挥信息交互作用，涉及到体系内各层之间信息的双向传递。 装备体系效能的发挥往往取决于装备人员体系和保障体系，很多研究人员已注意到这一点。目前关于人员和保障对装备体系效能的影响的研究较少，主要是人员体系与装备体系、保障体系与装备体系的关系比较复杂，很多研究都大大简化了这一关系，甚至用一个参数表示其影响，显然难以满足实际评估需求。拟参照力量编制体系和保障体系，构建一个多层的体系结构，也是通过与底层的组件层节点、装备层节点发生交互作用，影响装备体系效能的发挥，从而给出更真实的评估结论。 至于指标体系，也是按照层次方式来构建指标体系。传统方式要求各层指标间是独立的，没有相互影响的。实际中，这往往不符合客观情况，因为一个指标的变化可能影响甚至决定了另一个指标效用的发挥，不同指标间往往关系紧密，存在多种不同的相互作用或影响关系，这也是很多指标体系及其评估方法不被大多数专家认可的致命原因。因此，构建指标体系不再追求指标间的独立性，更侧重于确定指标间的相互关系，拟采用网络连接权值来描述指标间的相关性。当然，这会导致指标体系结构显得更加复杂，但是更符合实际情况。 复杂装备体系及其指标体系的描述可以采用结构化描述语言，用伪代码描述如下： SoS SpaceEquipmentSystem { SoS SatLaunchSystem; //子体系 SoS SatReconnaissanceSystem; SoS SatCommunicationSystem; SoS SatNavigationSystem; FloatS_Launch_Reconnaissance[ ]; //属性 FloatS_Launch_Communication [ ]; FloatS_Launch_Navigation [ ]; FloatS_Reconnaissance _ Communication [ ]; FloatS_Reconnaissance _ Navigation [ ]; FloatS_Communication _ Navigation [ ]; SoS*parentSOS; // 连接关系 SoS*childSOS; SoS*OtherSOS; IoSi_SatLaunchSystem[m][n]; //系统属性 IoSi_SatReconnaissanceSystem[m][n]; IoSi_SatCommunicationSystem[m][n]; IoSi_SatNavigationSystem[m][n]; Interface send(par * param); //信息接口 Interface accept(par * param); Interface connect (par * param); Interface break (par * param); } (二) 嵌套网络模型构建方法 由于复杂装备体系及其指标体系组成的复杂性，组成节点和指标体系关联关系的复杂性，简单的二维模型已难以清楚地描述复杂模型关系。近年来，基于Agent的网络建模方法具有很大的建模灵活性和复杂处理能力 [ 8 ]。但是，由于其内部结构复杂，需要处理大量相关信息，使得实际成功的应用案例并不多见。目前，神经网络是可以处理复杂非线性问题的一个较通用模型，通过节点的非线性处理以及节点间的权值连接，可以确保处理任何复杂非线性问题。由于每个节点不仅仅是与上下节点的连接关系，还具有内部的复杂结构关系，这需要采用多维嵌套网络结构进行逐级建模。因此，可以通过联合Agent、神经网络、嵌套结构的各自优势，构建面向复杂装备体系及其指标体系的多维嵌套网络模型，如图1、图2所示。 多维的装备体系结构和每个节点内嵌的多维指标体系共同组成了一个复杂的新型多维嵌套网络结构。图中虚线表示同级节点之间的连接关系，各连接权值可以是标量，也可以是多维矢量，根据实际需要而定。 图1. 多维复杂装备体系结构示意图 图2. 每个节点的多维指标体系结构示意图 其他体系对当前体系的影响，通过体系效能直接影响另一体系的底层组成及相关的指标体系，从而即体现体系间的对抗性，也大大简化了体系间的不确定影响。 (三) 嵌套网络模型最优求解方法 为了求解这种新型的多维嵌套网络模型，参考神经网络求解方法，可以将各级指标归一化为[0，1]之间的实际值，连接权值可为任意实数值，根据指标之间的关系，可根据直接、间接等关联关系以及影响概率预先确定，也可结合实验数据通过学习算法求得。由于网络结构复杂，各连接关系难以采用统一算法求解。因此，需要结合局部指标和整体指标关系，采用局部学习算法和全局学习算法联合的方式求解整个模型的参数。 另外，在装备体系完成作战想定任务的演变过程中，由于对抗、环境、人员、失效等因素影响，装备体系组成结构是时变的，各节点、各指标之间的连接权值也是时变的。因此，网络模型结构需要不断重组，连接参数需要不断更新，这需要采用合适的模型调整算法进行模型的实时调整。调整算法实际上是基于作战想定对嵌套网络结构的连续裁剪、补充、扩充等操作，依赖于作战人员、保障力量、对抗环境等其他体系影响。 为了实现网络结构及连接关系的快速更新，采用并行处理算法同时处理各节点并发信息，提高处理速度；采用记忆跟踪算法，结合数据库技术，记录装备体系演变过程、节点连接参数变化过程等，从而对装备体系实现全流程、动态化、可视化的评估，包括对装备体系或装备节点随任务、能力、时间等变化信息的查阅。 模型参数求解算法框架如下： (1) 初始化装备体系和指标体系模型结构，包括一些固定连接权值； (2) 基于历史数据，遗传算法或粒子群搜索等最优方法，获取嵌套模型新参数； (3) 采用指标聚合方法获得每个节点的指标值或矢量； (4) 针对装备体系的每层节点，采用最优方法获取节点间的连接参数； (5) 针对装备体系的上下层节点，采用聚合方法获取相邻层的连接参数； (6) 基于历史数据，基于整个嵌套网络计算试验评估结果； (7) 根据输出与期望的误差，满足要求继续下一步；不满足条件，返回(2)； (8) 根据现场数据，基于整个嵌套网络模型计算试验评估结果。 (四) 试验评估仿真系统的设计 基于多维嵌套网络模型的复杂装备体系试验评估系统应满足以下功能需求： (1) 通过可视化方式方便构建装备体系及其指标体系结构模型； (2) 根据实验数据人工或自动确定节点间或指标间的连接权值； (3) 通过节点属性表和指标属性表设置属性类型、属性默认值； (4) 提供不同指标的量化、归一化、多个指标聚合等算法； (5) 确定底层指标的信息接口； (6) 提供可选的常用的评估方法； (7) 提供体系演化进程的智能化实时调整过程信息； (8) 记录所有体系演化过程关键信息，并以多种可视化方式提供直观显示； (9) 根据报告模板提供智能化的分析报告； (10) 后台数据库记录、存储、检索各类关系数据、非关系数据； (11) 系统具有通用性，可适用于其他装备体系和指标体系的评估。 该软件的系统组成框架大致如图3所示： 图3. 基于嵌套网络的复杂装备体系试验评估系统组成框图 (1) 系统运行管理子系统：主要提供模型新建、打开、关闭、保存、打印、预览等命令功能，提供操作的快捷工具栏和图标等，以及系统运行需要的一些全局参数设置。 (2) 可视化设计子系统：主要提供复杂装备体系、指标体系的总体结构信息和连接关系的描述，根据描述系统可以自动绘制相应的嵌套网络结构；提供绘制装备体系和指标体系的工具箱和图标，通过拖拽可建立网络节点、连接关系和指标体系等；可以对节点和指标的属性进行编辑等，提供完全可视化的编辑环境。 (3) 指标处理分析子系统：提供各种定性、定量指标的量化，按照不同指标类型进行归一化处理，进行多源数据质量检验、关系分析、先验信息提取、基于贝叶斯理论进行数据融合，基于纵向、横向指标关系，采用与、或、约束等关系实现指标的聚合，并利用多种方法计算评估结果。 (4) 嵌套网络模型求解算法子系统：通过格式化文件或图形化界面设置嵌套网络模型中的一些初始参数；基于遗传算法、粒子群优化算法等，基于已有历史数据、确定模型连接参数和阈值；根据体系对抗演化结果，采用算法自动调整体系组成、连接参数和阈值等；根据现场数据计算模型各种输出信息，包括结构、指标、连接权值等随演化时间的变化情况，为可视化输出子系统提供原始数据。 (5) 可视化输出子系统：针对具体作战、支援等任务，在考虑体系对抗、环境变化、人员增减等影响条件下，显示随时间演变的体系结构图和指标体系图；可以图像、表格或报告形式输出试验评估结果。