端木竹筠 王珩 焦松

敏捷指揮與控制系統(tǒng)是指在未來(lái)信息柵格環(huán)境中,能夠以多樣化作戰(zhàn)任務(wù)為驅(qū)動(dòng),快速、動(dòng)態(tài)地組織網(wǎng)上廣域分布、隸屬于不同組織、屬性特征各異的各種系統(tǒng)資源按照一定的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行交互與協(xié)同,以成功應(yīng)對(duì)任務(wù)變化和自身變化的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)[1].因此,構(gòu)建敏捷指揮與控制系統(tǒng)首要解決的問(wèn)題是如何依據(jù)任務(wù)要求從網(wǎng)上選擇最優(yōu)資源組合.

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)類似問(wèn)題開展了研究.文獻(xiàn)[2]提出了一種基于服務(wù)功能規(guī)約的服務(wù)選擇方法減小候選服務(wù)規(guī)模,設(shè)計(jì)基于遺傳算法的組合優(yōu)化算法提高服務(wù)組合優(yōu)化的效率.文獻(xiàn)[3]提出一種基于概率主題模型的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法,通過(guò)計(jì)算候選服務(wù)集與服務(wù)請(qǐng)求的相似度,找到與服務(wù)請(qǐng)求最相似的服務(wù)集合.文獻(xiàn)[4?6]將QoS感知的服務(wù)選擇問(wèn)題建模為多約束下多目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題,通過(guò)種群的迭代進(jìn)化,得到問(wèn)題的近優(yōu)解.文獻(xiàn)[7]提出一種基于模糊多屬性決策理論的語(yǔ)義Web服務(wù)組合的優(yōu)化選擇算法,通過(guò)綜合評(píng)估數(shù)據(jù)異構(gòu)的服務(wù)質(zhì)量(QoS)選擇出近優(yōu)服務(wù)組合.文獻(xiàn)[8]提出了一種結(jié)合折中比例法和遺傳算法的新型智能進(jìn)化算法,能夠從海量搜索空間中快速找到全局近似最優(yōu)解.文獻(xiàn)[9]提出一種基于資源總體協(xié)同效益的任務(wù)與資源匹配優(yōu)化方法,建立了綜合考慮整個(gè)任務(wù)流程的基于協(xié)同效益函數(shù)的優(yōu)化模型.

綜上所述,以上方法大多采用優(yōu)化的方法來(lái)選擇資源,方法中綜合各屬性加權(quán)得到的目標(biāo)函數(shù)物理意義不明確,例如對(duì)服務(wù)執(zhí)行時(shí)間和服務(wù)質(zhì)量等屬性加權(quán)綜合物理意義不明確,若采用優(yōu)化方法時(shí)常得到的是次優(yōu)或局部最優(yōu)方案.對(duì)于敏捷指揮與控制系統(tǒng)資源選擇問(wèn)題來(lái)說(shuō),經(jīng)過(guò)功能需求篩選后的系統(tǒng)構(gòu)建的方案集通常是有限的,可以通過(guò)“優(yōu)選”而不采用“優(yōu)化”來(lái)確定最佳方案.

1 問(wèn)題分析

圖1 任務(wù)與資源匹配方法示意圖

用T表示作戰(zhàn)任務(wù),S表示敏捷指揮與控制系統(tǒng),R表示系統(tǒng)資源全集,依據(jù)T對(duì)S的功能需求,分解得到一組系統(tǒng)元任務(wù)集{M1,M2,···,Mp},系統(tǒng)資源優(yōu)選問(wèn)題就是依據(jù)Mi優(yōu)選出滿足約束條件并且整體效益最優(yōu)的資源組合.該問(wèn)題的一般方法如圖1所示.首先,依據(jù)Mi對(duì)系統(tǒng)資源的匹配約束條件可從網(wǎng)上篩選形成一個(gè)可用資源候選集{Ri1,Ri2,···,Riq}.進(jìn)而依據(jù)資源服務(wù)質(zhì)量最優(yōu)約束及資源協(xié)同效益最優(yōu)約束,最終通過(guò)求解對(duì)完成任務(wù)的效益函數(shù),從中選擇能力最優(yōu)的資源組合,形成資源協(xié)同流程,即系統(tǒng)構(gòu)建方案.

設(shè)cr為資源協(xié)同流程,F(cr)為流程整體效益函數(shù).效益函數(shù)是系統(tǒng)資源優(yōu)選的基礎(chǔ),它根據(jù)資源的各類屬性,綜合計(jì)算資源當(dāng)前可提供的能力,作為篩選資源的依據(jù).效益函數(shù)F(cr)由資源的QoS屬性和協(xié)同特性兩方面共同確定.Qfk(cr)為流程的第k個(gè)QoS屬性值歸一化的結(jié)果,pijk為資源Rij的第k個(gè)QoS屬性值.Cfk(cr)為流程的第k個(gè)協(xié)同屬性值歸一化的結(jié)果,cijk為資源Rij的第k個(gè)協(xié)同屬性值.Rule為匹配約束規(guī)則,例如選擇資源責(zé)任區(qū)就近、隸屬關(guān)系優(yōu)先等規(guī)則.任務(wù)與資源匹配優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)如下:

由于資源匹配約束規(guī)則與實(shí)際作戰(zhàn)任務(wù)關(guān)聯(lián)緊密,且資源眾多屬性間關(guān)系難以明確,因此,確定任務(wù)與資源匹配優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)比較困難.另外,這一優(yōu)化函數(shù)一般來(lái)說(shuō)是非線性優(yōu)化問(wèn)題,通常只能找到局部最優(yōu)解,找不到全局最優(yōu)解.

針對(duì)以上問(wèn)題,本文采取以下研究思路予以解決:

1)依據(jù)任務(wù)需求、資源功能、接口等篩選形成一個(gè)系統(tǒng)構(gòu)建方案集{P1,P2,···,Pn},并定義系統(tǒng)構(gòu)建方案Pi對(duì)應(yīng)的屬性集 {Ai1,Ai2,···},i=1,2,···,m;

2)依據(jù) {Ai1,Ai2,···},i=1,2,···,m形成最佳的屬性集P?={A?1,A?2,···};

3)計(jì)算 {P1,P2,···,Pn}與P?之間的相關(guān)性r1,r2,···,rn;

4)選取rl=max{r1,r2,···,rn}所對(duì)應(yīng)的方案Pl為最佳方案.

2 系統(tǒng)構(gòu)建方案屬性模型

2.1 系統(tǒng)資源描述模型

首先對(duì)系統(tǒng)資源進(jìn)行建模,將系統(tǒng)資源的公共屬性統(tǒng)一抽象為基本功能屬性、資源QoS屬性、資源協(xié)同屬性3類特性,具體又可細(xì)分為資源類型、邏輯地址、端口類型、部署位置、隸屬關(guān)系、業(yè)務(wù)容量、接口描述、安全等級(jí)8個(gè)基本功能子屬性;資源QoS屬性包括響應(yīng)時(shí)間、可靠性、可用性和信譽(yù)度;資源協(xié)同屬性包括反應(yīng)時(shí)間效益、協(xié)同代價(jià)、協(xié)同信任度和協(xié)同可靠度,具體如圖2所示.

圖2 系統(tǒng)資源描述模型

2.2 資源協(xié)同流程的QoS度量模型

資源QoS屬性度量Qfk(cr)考慮資源的響應(yīng)時(shí)間Qf1(cr)、可靠性Qf2(cr)、可用性Qf3(cr)和信譽(yù)度Qf4(cr)4個(gè)方面.資源協(xié)同流程的QoS屬性值可由所選系統(tǒng)資源的QoS值依據(jù)組合流程中的不同控制結(jié)構(gòu)聚合得出.表1給出了各控制結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的QoS度量模型.其中,分支結(jié)構(gòu)中pj為資源Rij被選擇執(zhí)行的概率;循環(huán)結(jié)構(gòu)中k為Rij被重復(fù)執(zhí)行的次數(shù);其余結(jié)構(gòu)中k為任務(wù)節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù).

表1 資源協(xié)同流程的QoS度量模型

2.3 資源協(xié)同流程的協(xié)同度量模型

資源協(xié)同屬性度量Cfk(cr)考慮資源的反應(yīng)時(shí)間效益Cf1(cr)、協(xié)同可靠度Cf2(cr)、協(xié)同代價(jià)Cf3(cr)和協(xié)同信任度Cf4(cr)4個(gè)方面.資源協(xié)同流程的協(xié)同屬性值可由所選的系統(tǒng)資源的協(xié)同屬性值依據(jù)組合流程中的不同控制結(jié)構(gòu)聚合得出.表2給出了各控制結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的協(xié)同度量模型.其中,分支結(jié)構(gòu)中pj為資源Rij被選擇執(zhí)行的概率;循環(huán)結(jié)構(gòu)中k為Rij被重復(fù)執(zhí)行的次數(shù);其余結(jié)構(gòu)中k為任務(wù)節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù).

表2 資源協(xié)同流程的協(xié)同度量模型

3 資源優(yōu)選方法

敏捷指揮與控制系統(tǒng)構(gòu)建方案存在多個(gè)方面的屬性,如何依據(jù)這些屬性從多個(gè)可選方案中選出最佳者,需要解決兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題:一是如何確定屬性權(quán)重;二是如何綜合多個(gè)屬性確定最終優(yōu)選結(jié)果.

首先對(duì)方案的各屬性值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,采用熵權(quán)法來(lái)確定方案各屬性的熵值,進(jìn)而確定各屬性的權(quán)重.然后,基于灰色綜合評(píng)判得到備選方案的屬性與“最理想屬性”的“相似程度”,進(jìn)而選出“相似程度”最大的備選方案為最佳者.

3.1 屬性權(quán)重確定方法

常用的屬性權(quán)重確定方法有專家評(píng)分法和層次分析法等.這些方法過(guò)多地依賴于專家,因此,最終結(jié)果會(huì)存在一定的主觀性.熵權(quán)法是依據(jù)屬性對(duì)排序結(jié)果所提供信息量的多少來(lái)確定權(quán)重,最終結(jié)果的客觀性強(qiáng),由此本文采用該方法來(lái)確定敏捷指揮與控制系統(tǒng)構(gòu)建方案各屬性的權(quán)重.在優(yōu)選過(guò)程中,如果多個(gè)備選方案的某屬性取值存在較大的差異,則該屬性有利于支撐方案的排序,其熵值小,對(duì)應(yīng)的屬性權(quán)重大；反之權(quán)重越小.求取熵權(quán)的步驟如下[10]:

對(duì)各屬性值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,如下所示:

其中:Aij為第i個(gè)方案Pi的第j個(gè)屬性值;zij為Aij標(biāo)準(zhǔn)化處理后的屬性值.

依據(jù)屬性值,計(jì)算各屬性熵值為:

其中:?j∈[0,1]為第j個(gè)屬性值對(duì)應(yīng)的熵值.

進(jìn)一步,計(jì)算得到各評(píng)估指標(biāo)的變異系數(shù)如下:

其中:gj∈[0,1]為第j個(gè)屬性值對(duì)應(yīng)的變異系數(shù).

對(duì)變異系數(shù)進(jìn)行歸一化處理,得到指標(biāo)權(quán)重為:

其中:ωj∈[0,1]為第j個(gè)屬性值的權(quán)重.

3.2 屬性綜合方法

由于各屬性的量綱、物理含義以及取值范圍均不同,為了綜合它們得到評(píng)估結(jié)果,需要對(duì)這些屬性值進(jìn)行預(yù)處理.效用函數(shù)法是一種經(jīng)典的處理方法,某應(yīng)用實(shí)例如圖3所示.該方法簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn),但是效用函數(shù)需要根據(jù)屬性的具體物理含量來(lái)確定,具有較強(qiáng)的主觀性.為了保證結(jié)果的客觀性,本文將采用一種基于灰色關(guān)聯(lián)分析的屬性綜合方法予以處理[11].

圖3 效用函數(shù)實(shí)例

通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后得到n個(gè)可選方案對(duì)應(yīng)的屬性值為zij,i=1,2,···,n,j=1,2,···,m.

表3 10組方案的屬性值

在此,定義一個(gè)“最理想方案”對(duì)應(yīng)的“最理想指標(biāo)”如下:

進(jìn)一步,基于灰色綜合評(píng)判得到備選方案的屬性與“最理想屬性”的“相似程度”,進(jìn)而選出“相似程度”最大的備選方案為最佳者.假定得到的評(píng)判矩陣如下:

其中:ε∈(0,0.5]為分辨率系數(shù).

由此,綜合得到n個(gè)備選方案對(duì)應(yīng)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)如下:

其中:ρ1,i=1,2,···,n為第i個(gè)備選方案對(duì)應(yīng)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù).

最后,依據(jù)綜合結(jié)果從n個(gè)備選方案中選出最佳者,如下所示:

其中:ρ?所對(duì)應(yīng)的備選方案為最佳者.

4 應(yīng)用實(shí)例

為驗(yàn)證本文方法的有效性,以10組不同屬性的方案為驗(yàn)證和選擇對(duì)象,如表3所示.這10組方案是依據(jù)任務(wù)要求選出的滿足基本約束條件的可用候選方案,基本約束條件指的是資源類型、邏輯地址、端口類型、部署位置、隸屬關(guān)系、業(yè)務(wù)容量、接口描述、安全等級(jí)這8個(gè)資源基本功能屬性.并選擇響應(yīng)時(shí)間、可靠性、可用性、信譽(yù)度、反應(yīng)時(shí)間效益、協(xié)同可靠度、協(xié)同代價(jià)、協(xié)同信任度作為方案的屬性值.

方案屬性集中的屬性有些是越大越好,例如可靠性、可用性、信譽(yù)度、協(xié)同可靠度、協(xié)同信任度等正指標(biāo).有些屬性越小越好,例如響應(yīng)時(shí)間、反應(yīng)時(shí)間效益、協(xié)同代價(jià)等逆指標(biāo).為了便于處理,表3中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)處理后的,把所有的正指標(biāo)轉(zhuǎn)換為逆指標(biāo).此外,表3中的數(shù)據(jù)都是經(jīng)過(guò)歸一化處理的,是映射到[0,10]內(nèi)的取值.

首先對(duì)各屬性值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,并采用熵權(quán)法計(jì)算各屬性的權(quán)重,其結(jié)果為ω=[0.111,0.2469,0.0619,0.0993,0.0987,0.1332,0.1175,0.1314].繪制備選方案集屬性值箱線圖,如圖4所示,第2個(gè)屬性的數(shù)據(jù)最分散,所對(duì)應(yīng)的權(quán)重應(yīng)該為最大,這與采用熵權(quán)法得出的屬性權(quán)重結(jié)論是一致的.

圖4 備選方案集屬性值箱線圖

然后,依據(jù)屬性綜合方法定義一個(gè)“最理想方案”P?為:

進(jìn)一步,基于灰色綜合評(píng)判得到備選方案的屬性與“最理想屬性”的“相似程度”,首先計(jì)算評(píng)判矩陣R?為:

圖5 4組方案屬性對(duì)比圖

選擇分辨率系數(shù)ε=0.5,綜合得到10個(gè)備選方案對(duì)應(yīng)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)ρ如下,可以得出第9個(gè)方案為最佳方案.

從方案集里隨機(jī)選取3個(gè)方案(方案3,5,7)以及最佳方案(方案9),將其歸一化后的屬性值進(jìn)行比較,如圖5所示.從前面計(jì)算得到的各屬性的權(quán)重值來(lái)看,第2、6、8個(gè)屬性的權(quán)重值較大,從圖5中看出,方案9的第2、6、8個(gè)屬性取值偏?。坏?、4個(gè)屬性的權(quán)重較小,方案9的第3、4個(gè)屬性取值偏大.可以看出第9個(gè)方案重要屬性取值偏小,不太重要的屬性取值較大,綜合來(lái)看,與最佳方案最為接近.

5 結(jié)論

本文研究敏捷指揮與控制系統(tǒng)資源優(yōu)選問(wèn)題.已有的經(jīng)典方法大多采用優(yōu)化的方法來(lái)選擇資源,方法中綜合各屬性加權(quán)得到的目標(biāo)函數(shù)物理意義不明確,采用優(yōu)化方法時(shí)常得到的是次優(yōu)或局部最優(yōu)方案.針對(duì)該問(wèn)題,建立了系統(tǒng)構(gòu)建方案屬性模型,并采用熵權(quán)法來(lái)確定方案各屬性權(quán)重,客觀性較強(qiáng).并采用基于灰色關(guān)聯(lián)分析的屬性綜合方法計(jì)算備選方案的屬性與“最理想屬性”的“相似程度”,進(jìn)而選出“相似程度”最大的備選方案為最優(yōu)方案.通過(guò)實(shí)例應(yīng)用,驗(yàn)證了方法的有效性和合理性.通過(guò)實(shí)例應(yīng)用,表明了本文方法的有效性.下一步工作將考慮資源選擇過(guò)程中的不確定性,研究包含不確定因素的系統(tǒng)資源優(yōu)選方法.