盧振宇 郝文寧 陳錦陽

（1.陸軍工程大學(xué)指揮控制工程學(xué)院 南京 210007）（2.31102 部隊 南京 210000）

1 引言

聯(lián)合火力打擊作為戰(zhàn)爭中的典型行動，涉及陸、海、空、天、電多維空間，武器裝備、目標(biāo)類別繁多。在方案制定過程中，參謀人員會形成多套聯(lián)合火力打擊方案，供作戰(zhàn)指揮員選擇，在優(yōu)選過程中，不光需要考慮打擊時機、目標(biāo)選擇、彈藥匹配、時空協(xié)調(diào)等作戰(zhàn)方面的情況，還需要考慮到政治、經(jīng)濟、外交等方方面面的因素。因此，要解決聯(lián)合火力打擊方案優(yōu)選問題，需要由不同領(lǐng)域、學(xué)科專家構(gòu)成的專家體系，依靠群體的知識和智慧才行，可知該問題是一個典型的多準(zhǔn)則模決策問題［1］。

張紫萱等基于級別優(yōu)先關(guān)系組織排序法（PROMETHEE），結(jié)合畢達(dá)哥拉斯模糊（Pythagorean Fuzzy，PF）理論［2］，用畢達(dá)哥拉斯模糊數(shù)的形式表示評價準(zhǔn)則的權(quán)重和決策者的偏好關(guān)系，在準(zhǔn)備階段、個人評價階段和群體評價階段三個階段上提出了基于畢達(dá)哥拉斯模糊PROMETHEE（Pythagorean Fuzzy PROMETHEE，PF-PROMETHEE）的多準(zhǔn)則群決策方法［3］，將傳統(tǒng)的PROMETHEE 擴展到畢達(dá)哥拉斯模糊環(huán)境中。采用PF-PROMETHEE來解決聯(lián)合火力打擊方案優(yōu)選問題能更好地反映人在決策過程中的不確定性和猶豫性，充分利用群體的智慧來對可選方案進行優(yōu)選排序，但有三個地方需要進一步探討：1）作戰(zhàn)系統(tǒng)是一個動態(tài)的復(fù)雜巨系統(tǒng)，因此它有復(fù)雜的非線性和不確定性等，如何確定合適的評價準(zhǔn)則，并提高評價矩陣中數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。2）專家無法掌握全面的知識，在選擇偏好函數(shù)時會存在短板，如何補全短板，保證所選的函數(shù)及參數(shù)能較好地反映專家偏好。3）在計算出偏序和全序之后，沒有一個反饋機制，可能出現(xiàn)有專家不認(rèn)可的情況。

錢學(xué)森院士總結(jié)提煉出了復(fù)雜巨系統(tǒng)，又提出了處理該系統(tǒng)的方法論——綜合集成研討廳體系［4］。該體系包括人（專家）、知識（數(shù)據(jù)和信息體系）以及機器（計算機體系），將他們有機結(jié)合，從而形成一個智能程度很高的人機結(jié)合系統(tǒng)。在打擊方案優(yōu)選的問題上，可以借鑒該體系思想，構(gòu)建一個基于PF-PROMETHEE的方案優(yōu)選系統(tǒng)。

2 相關(guān)研究

2.1 多準(zhǔn)則模糊群決策

多準(zhǔn)則群決策是指以群體為決策主體，在多個互相存在矛盾沖突且不能彼此替代的準(zhǔn)則下，從有限備選方案集中選擇最優(yōu)方案或者進行方案排序的決策問題。多準(zhǔn)則群決策領(lǐng)域的相關(guān)研究主要集中在能夠輔助決策者識別滿意的方案，使得決策者對于多個準(zhǔn)則能夠選到滿意程度最大的方案［5～6］?；谛в美碚摚║tility Theory）［7］的決策方法和基于級別優(yōu)先關(guān)系（Outranking Relation）［8］的決策方法是兩類經(jīng)典的多準(zhǔn)則決策方法。組織排序法PROMETHEE（Preference Ranking Organization METHod for Enrichment of Evaluations）是一類最常見、最具有代表性的基于級別優(yōu)先關(guān)系的多準(zhǔn)則決策方法［9］，它根據(jù)級別優(yōu)先關(guān)系定義方案的流入、流出和凈流，并據(jù)此得到備選方案的偏序或全序。

Atanassov［10］通過引入非隸屬度函數(shù)提出了直覺模糊集（Intuitionistic Fuzzy Set，IFS）的概念，Liao［11］提出了基于IFS 的PROMETHEE 方法，用隸屬度函數(shù)、非隸屬度函數(shù)和猶豫度函數(shù)來共同模擬決策過程中的不確定性。但由于IFS 的定義要求隸屬度和非隸屬之和要小于等于1，實際應(yīng)用中這一限制條件并不總能被滿足。Yager［2］在IFS 的基礎(chǔ)上，提出了畢達(dá)哥拉斯模糊集（Pythagorean Fuzzy Set，PFS），相較于IFS擁有更大的定義空間，能夠更好地適應(yīng)和表達(dá)不確定、不準(zhǔn)確信息。

2.2 共識達(dá)成

在進行多準(zhǔn)則群決策的過程中，由于決策專家固有的知識水平差異和個人利益沖突，他們很少能達(dá)成完全一致的意見。因此，群決策中經(jīng)常運用更靈活合理的模糊邏輯方法，要求達(dá)到一種“軟共識”［12］，即大多數(shù)決策者都同意解方案，并且少部分不同意的決策者也可以接受或者至少不反對解方案。熊才權(quán)等［13］給出了提案共識和決策共識形成的大致流程與途徑，并提供了一種基于網(wǎng)絡(luò)的群體討論平臺，以完成對提案共識和決策共識的可視化提煉。

從理論上來看，由錢學(xué)森等人建立的綜合集成廳體系也是達(dá)成共識的有效途徑［14］。它把專家智力、各種資料信息與機器的智慧有機融合在一起，通過人幫機、機幫人的方法，人的功能就是聚焦于問題領(lǐng)域，最大程度的調(diào)動思想；而機器的功能則是整合群體意識，可視化地展示人們的思維過程和達(dá)成共識的過程狀態(tài)，引導(dǎo)參與的人員盡快形成共識。

2.3 基于信息空間的綜合集成研討廳體系

1990年，我國杰出科學(xué)家錢學(xué)森首先提出了研究復(fù)雜巨系統(tǒng)的基本理論，并通過不斷的探索與研究，最終發(fā)展為“人—機結(jié)合、以人為主，從定性到定量的綜合集成研討廳體系”，簡稱“綜合集成研討廳體系”。戴汝為等發(fā)揮信息技術(shù)的優(yōu)越性，基于互聯(lián)網(wǎng)、高性能計算等，建立了一個綜合集成研討廳系統(tǒng)。系統(tǒng)綜合了宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、信息、建模方法、模型技術(shù)等內(nèi)容，將學(xué)者間有效溝通交流、人機結(jié)合研討組織、信息協(xié)作推薦等難點問題在組織結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)軟硬件架構(gòu)上很好的解決了。進一步，戴汝為團隊在此基礎(chǔ)上提出了“基于信息空間的綜合集成研討廳體系”［15］。這是信息技術(shù)飛速發(fā)展的社會條件下，結(jié)合實際對錢老提出的方法論作出的進一步拓展。

目前，國內(nèi)外相關(guān)研究主要集中在提升綜合集成法和解決軍事、政治、經(jīng)濟、公共安全、智慧城市等方面。胡曉峰等［16］結(jié)合戰(zhàn)略決策問題，利用綜合集成法提出了可輔助軍事戰(zhàn)略決策的綜合集成研討環(huán)境。韓祥蘭等［17］運用綜合集成研討廳理論，建立了論證導(dǎo)彈武器裝備型號的原型系統(tǒng)，可幫助人們進行武器裝備論證。薛惠峰等［18］在綜合集成法基礎(chǔ)上，提出綜合提升方法，并通過水資源管理的例子進行了實踐驗證。從這些研究中可以看出，錢學(xué)森提出的解決方法高瞻遠(yuǎn)矚，在解決復(fù)雜問題上給出了非常有用的幫助，一直到今天，還在為處理各類問題提供方法論，發(fā)揮著不可替代的作用。

3 聯(lián)合火力打擊方案優(yōu)選系統(tǒng)設(shè)計

3.1 功能需求

通過調(diào)查研究，系統(tǒng)應(yīng)具備以下功能：

1）在進行聯(lián)打方案優(yōu)選過程，能滿足人員觀點的清晰表達(dá)和對評價指標(biāo)的量化展示，并能將專家自身的經(jīng)驗知識與仿真模型工具得到的定量結(jié)果有機結(jié)合，共同為方案評估優(yōu)選服務(wù)。

2）為專家之間的協(xié)作和研討提供相應(yīng)的技術(shù)支持，能夠構(gòu)建分布式環(huán)境，形成一個虛擬的平臺，滿足分布在不同位置專家研討交流、共享信息的需要。

3）具有訪問外圍仿真系統(tǒng)或析取、接收和分析仿真結(jié)果、為專家提供決策支持的能力。能夠集成大量已有的模型、仿真推演系統(tǒng)，如各類實體、行動、評估和環(huán)境模型，以及各類任務(wù)規(guī)劃、決策支持、對抗推演、目標(biāo)分析系統(tǒng)等。

4）具有支撐決策的信息資源庫以及信息獲取能力，提供低耦合、易擴展的接口，能引接已有外部數(shù)據(jù)資源，如地圖數(shù)據(jù)、武器裝備數(shù)據(jù)、情報數(shù)據(jù)、作戰(zhàn)規(guī)則數(shù)據(jù)等。

5）提供滿足上述功能的機制和管理功能：用戶權(quán)限管理、安全防護、會議管理、研討廳管理。

3.2 功能模塊

該系統(tǒng)分為三個子模塊：專家決策、過程主持、系統(tǒng)管理模塊。每個模塊實現(xiàn)功能如圖1所示。

圖1 聯(lián)合火力打擊方案優(yōu)選系統(tǒng)功能模塊

專家決策模塊主要實現(xiàn)專家參與群決策過程中需要完成的各個子任務(wù)，包括：1）根據(jù)提供的方案集以及首長指示等自主選擇評價準(zhǔn)則、偏好函數(shù)以及參數(shù)選擇，并對于最終的評價準(zhǔn)則集發(fā)表意見。2）在個人評價階段完成打分、偏好關(guān)系集成、提交結(jié)果。并在研討時參與討論，發(fā)表自己的意見。3）在打分過程中出現(xiàn)超出自身認(rèn)知范圍的不確定事項時，能夠通過人機交互完成知識的查詢檢索。

過程主持模塊主要完成整個決策過程中的事務(wù)性工作，以及群決策過程中的工作，包括：1）負(fù)責(zé)會議專家的召集、方案集的分發(fā)、會議過程的控制。2）共識度未達(dá)到閾值時的意見反饋、研討會組織以及意見收集處理。3）群決策過程中的偏好關(guān)系集成、數(shù)據(jù)導(dǎo)出。

系統(tǒng)管理模塊主要負(fù)責(zé)整個分布式環(huán)境、系統(tǒng)運行、后臺數(shù)據(jù)庫維護等保障工作，包括：1）系統(tǒng)用戶的錄入、管理、權(quán)限設(shè)置，后臺數(shù)據(jù)庫的可視化管理。2）保證分布式環(huán)境正常運行，提供邏輯上的“研討廳”。3）提供與外部其他模擬仿真、推演評估系統(tǒng)的接口，確保能夠正常調(diào)用它們的數(shù)據(jù)集。

3.3 系統(tǒng)流程

當(dāng)需要進行一個方案優(yōu)選活動時，分為三個階段：準(zhǔn)備階段、個人評價階段、群體評價階段，具體流程如圖2所示。

圖2 方案優(yōu)選流程圖

3.3.1 會議準(zhǔn)備階段

1）根據(jù)方案內(nèi)容，由指揮員確定參與方案優(yōu)選的專家，并分配專家權(quán)重，錄入系統(tǒng)，給每位專家分配登陸賬號、密碼。

2）專家通過分配的賬號進入系統(tǒng)，主持人通過專用網(wǎng)絡(luò)分發(fā)方案以及參考指標(biāo)體系，如果保密要求高、個別專家不在同一地方，可采取紙質(zhì)方案通過機要渠道或?qū)Ｈ俗o送的方式分發(fā)給專家。

3）專家在掌握方案內(nèi)容后，通過研討廳的平臺發(fā)表自己對指標(biāo)體系的修改意見，可通過文件交流或集中討論的方式來完成此項工作。主持人負(fù)責(zé)最后匯總意見，修改指標(biāo)體系，將修改稿再次發(fā)送給專家確認(rèn)。專家同意，進入下一步驟，若還有不同意見，則重復(fù)該步驟，直到達(dá)成共識。

4）由主持人通過系統(tǒng)向后臺保障人員發(fā)送確定的指標(biāo)體系，保障人員利用知識和機器體系對于評價指標(biāo)給出具體數(shù)值并返回，構(gòu)建評價矩陣。

3.3.2 個人評價階段

1）根據(jù)確定好的評價矩陣，專家為每個指標(biāo)分配一定的權(quán)重。在此基礎(chǔ)上，選擇同一指標(biāo)下，兩個方案距離小于多少時認(rèn)為無差異，大于多少時認(rèn)為方案之間存在絕對優(yōu)勢，以及中間過程隨著距離變化，偏好值的變化曲線，構(gòu)建自己的偏好函數(shù)。

如果專家對某方面專業(yè)知識的缺失，可以發(fā)揮知識體系的優(yōu)勢，通過信息檢索補充缺乏的知識，從而為構(gòu)建合理的偏好函數(shù)提供支撐。

2）提交偏好函數(shù)后，系統(tǒng)自動計算偏好關(guān)系，生成方案集的排序，專家核對結(jié)果。如果對結(jié)果不滿意，可以重新修改相關(guān)參數(shù)后再次計算，得出自己滿意的結(jié)果后提交。

3）在此期間，主持人可通過系統(tǒng)跟蹤進度，提醒專家及時完成相關(guān)工作，保障人員則利用各類系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐。

3.3.3 群體評價階段

1）在全部專家完成個人評價后，主持人設(shè)置好共識度閾值，由系統(tǒng)計算出群體偏好關(guān)系，并得出群體排序，以及共識程度。如果達(dá)成共識，且專家對于結(jié)果無異議，則確認(rèn)后導(dǎo)出結(jié)果，上報首長。如果未達(dá)成共識，由系統(tǒng)識別出共識不足的專家和具體位置，反饋修改意見，主持人通過系統(tǒng)提供的文本、音頻、視頻、電子白板等輸入、輸出工具，同步組織研討，專家發(fā)表自己的想法建議。專家根據(jù)研討結(jié)果重新進行個人評價，然后再次進行群體評價，計算共識度，直到所有專家都達(dá)成共識。

在研討階段，對于大家爭論較大的地方，可以發(fā)揮機器體系的作用，采取作戰(zhàn)實驗的方法進行模擬評估，提供決策參考。

2）專家確認(rèn)結(jié)果，導(dǎo)出，整個流程結(jié)束。

4 需重點關(guān)注問題

4.1 設(shè)計一套可行的、有效的聯(lián)合火力打擊方案評估優(yōu)選流程

結(jié)合我軍在長期作戰(zhàn)過程中形成的作戰(zhàn)籌劃流程，基于多準(zhǔn)則模糊群決策方法的運用流程，形成一套切實可行的聯(lián)合火力打擊方案評估優(yōu)選流程，重點圍繞以下三個方面：一是根據(jù)作戰(zhàn)意圖和當(dāng)前態(tài)勢，選擇合適的評價指標(biāo)體系并構(gòu)建可信度高的評價矩陣；二是在研討過程中維持秩序，設(shè)定研討流程，規(guī)范專家群體的有效互動對話，防止群體思維過度發(fā)散等，創(chuàng)造良好的討論氛圍，促進問題的深入討論；三是提出一個共識達(dá)成過程，保證既能讓專家迭代過程中將自身意見向群體共識方向靠攏，盡快達(dá)成一致，又能充分讓各位專家的意見得到尊重，在群體共識中有所反映。

4.2 構(gòu)建一個開放的、集成的綜合研討平臺

根據(jù)系統(tǒng)的功能需求，在平臺設(shè)計上需要展開以下研究：一是構(gòu)建專家群體進行高效通訊、交流的交互支撐環(huán)境，例如網(wǎng)絡(luò)會議、共用信息資源、視頻會議等，以及為提升研討效率、感知研討狀態(tài)等目的而提供的各種研討組織和研討管理工具。二是提供開放式的系統(tǒng)環(huán)境，能夠為部隊現(xiàn)在使用的各類任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)、方案生成工具集、自主對抗博弈系統(tǒng)、目標(biāo)分析系統(tǒng)等提供接口，擴充機器體系。

4.3 探索人機融合智能的解決思路

當(dāng)前，人機融合智能是綜合集成研討廳體系要解決的關(guān)鍵問題，要充分利用人的智能、機器智能以及人機融合智能來處理聯(lián)合火力打擊方案優(yōu)選的問題。人機融合體現(xiàn)在不同研討階段：確定評價指標(biāo)階段、形成偏好關(guān)系階段、集中研討階段等等。在整個方案優(yōu)選過程中，最重要的是機器要能夠盡量準(zhǔn)確地感知人對方案的理解、評估目的等思維活動，并在恰當(dāng)?shù)臅r機給人提供所需的知識、算力支撐。

5 結(jié)語

借鑒綜合集成研討廳體系的思想，在運用PF-PROMETHEE解決聯(lián)合火力打擊方案優(yōu)選過程中，將專家的知識、計算機的高性能與各類資料、信息系統(tǒng)有機地融合在一起，將不同領(lǐng)域的科學(xué)技術(shù)思想與專家的實踐認(rèn)識緊密結(jié)合在一起，從而形成了一種聯(lián)合火力打擊方案的優(yōu)選。該系統(tǒng)能給予專家數(shù)據(jù)、信息和相關(guān)資料，幫助其準(zhǔn)確的找到優(yōu)選依據(jù)，對各種方案進行評價和優(yōu)選，能利用機器進行仿真計算，定量分析，提高方案優(yōu)選率，能通過高效的人機交互為正確決策提供有益幫助。該系統(tǒng)核心在于以人為主導(dǎo)，把人的心智與機器高性能的相互結(jié)合，充分利用群體智慧來解決方案優(yōu)選問題。