CN116739428A - 一种主客观赋权的变权topsis炮兵火力打击目标价值分析方法 - Google Patents
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Abstract
一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，属于目标价值分析技术领域，解决如何评估陆战炮兵火力打击目标价值问题；构建炮兵火力打击目标价值评估体系；确认陆战火力打击目标类型，选取对应的评估指标，将所述评估指标进行量化处理；采用主客观赋权法对各目标基于评估指标构造变权向量；基于变权的TOPSIS算法进行目标价值分析；采取主客观赋权法确定常权，构造变权向量，结合TOPSIS算法进行目标价值分析，将指标数据特点挖掘出来，结合决策者的主观因素，克服了常权向量下评估结果不能随战场态势和指挥员作战意图变化问题，从而能更加合理的反应出目标价值，根据分析出的目标价值进行有目的有顺序的火力打击。
Description
技术领域
本发明属于目标价值分析技术领域，涉及一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法。
背景技术
目标价值评估是一种基于目标状态的多属性、多指标动态的决策问题，作为战场信息智能感知的一部分，在网络为中心的现代作战决策中具有重要作用。如何准确和全面的评估多属性指标对目标价值评估结果的影响，是判断火力打击目标和火力打击顺序的热点问题之一。
近年来，对目标价值分析问题已有了较为深入的研究，贝叶斯网络法、层次分析法、云模型、理想解法等目标价值评估方法得到广泛应用，其中理想解法(TOPSIS法)是一种有效的多指标评估方法，通过构造评估各指标的最优解和最劣解，计算每个指标组合靠近最优解和远离最劣解的程度，来确定待选目标的优劣。目前目标价值分析的研究在空战和海战研究较多，陆战研究较少，并且多集中于评估指标赋权和评估方法的研究，如文献《基于变权TOPSIS法的防空目标威胁评估方法》(王思远,王刚,张家瑞.弹箭与制导学报,2019,39(06):171-176.)针对放空作战设计了一种防空目标威胁的评估方法，以及文献《基于主客观组合赋权的变权TOPSIS弹道目标威胁评估模型》(赵蒙，军事运筹与评估,2023,38(01):27-33.)针对弹道目标公开了一种目标威胁评估方法，对传统组合赋权TOPSIS算法做出了改进。
上述文献提出的目标价值评估方法有效解决了分析过程中的某些特定问题，但还存在一些缺陷：一是指标权重求解过于依赖专家经验，受专家先验知识的影响，主观意愿较强烈，不同的专家可能会产生不同的评估结果，存在一定局限性；二是机器学习方法训练样本数据难获取，实验室里的理论数据不能完全等同于战场真实数据，容易导致评估结果不准确；三是评估指标权重一成不变，导致评估结果不能适应战场态势变化和指挥员偏好，不利于实战化运用。
陆战目标价值评估是炮兵部队作战决策的重要组成部分，它是判断火力打击顺序的重要依据，是打击目标分配的基础。陆战场目标种类多样，所处环境地形地貌复杂，与空战海战比，陆战目标的目标价值评估需要考虑的约束条件更多、难度更大，在评估指标体系构建上，不仅要反应目标作战能力，还要体现环境、态势等外在因素影响。因此，针对陆战炮兵火力打击领域，研究一种新的目标价值分析方法以确定火力打击目标是非常有必要的。
发明内容
本发明的技术方案用于解决如何评估陆战炮兵火力打击目标价值的问题。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：
一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，包括：
步骤1、构建炮兵火力打击目标价值评估体系，所述评估体系构建两层目标价值评估指标，所述目标价值评估指标包括：能力指标、动态指标、环境指标和态势指标；
步骤2、确认陆战火力打击目标类型，针对各个目标的类型选取对应的评估指标，将所述评估指标进行量化处理；
步骤3、采用主客观赋权法对各目标基于评估指标构造变权向量，包括：
(1)采用德尔菲法确定各指标的主观权重；
(2)采用熵权法确定各指标的客观权重；
(3)采用线性加权法确定各指标常权权重值；
(4)判断构造变权向量的条件是否满足，若满足，则根据取值不同的变权因子构造不同类型的变权向量；
步骤4、基于变权的TOPSIS算法进行目标价值分析。
进一步地，步骤1中所述能力指标包括：机动能力、通信能力、打击能力和易损性；所述动态指标包括：目标距离和攻击任务；所述环境指标包括：通视情况和气象条件；所述态势指标包括：重要性和紧迫性。
进一步地，步骤3中所述采用德尔菲法确定各指标的主观权重的方法如下：
a.选取相关领域m个专家，对n个评估指标的权重赋值，得到各指标的权重值ωij(i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n)；
b.计算专家给出权重的平均值，平均值计算公式如下：
c.计算专家赋权值与平均值的偏差值，计算偏差值Δij如下式：
d.判断偏差值Δij的大小，如果Δij过大，则对相应指标权重重新赋值，重复上述步骤直至满足Δii一定合理范围，最终确定一组较为科学合理的指标权重值。
进一步地，步骤3中所述采用熵权法确定各指标的客观权重的方法如下：
a.设有m个目标，n个评价指标，目标价值评估矩阵R＝(rij)m*n，rij为第i个目标的第j个指标值；
b.对评估矩阵R进行归一化处理，得到归一化矩阵P＝(aij)m*n如下式：
c.计算信息熵，信息熵Ej的计算公式如下：
d.计算熵的冗余度，冗余度Fj的计算公式如下：
Fj＝1-Ej(1≤j≤n)
e.计算指标权重，指标权重ωj的计算公式如下：
进一步地，步骤3中所述采用线性加权法确定各指标常权权重值的方法如下：
所述常权权重值ωj计算公式如下：
其中，λ为系数调节因子；为主观赋权的指标权重；/>为客观赋权的指标权重。
进一步地，所述系数调节因子λ∈(0，1)，取λ＝0.5，所述常权权重值ωj更新为：
通过调整系数调节因子λ可实现有重点的常权权重值ωj。
进一步地，步骤3中所述判断构造变权向量的条件是否满足，若满足，则根据取值不同的变权因子构造不同类型的变权向量的方法如下：
定义所述变权向量为ωj(x1，x2，...xn，W)，判断所述变权向量是否满足以下三个条件：
a.连续性：所述变权向量ωj(x1，x2，...xn，W)关于每个自变量连续；
b.归一性：即各指标权重之和等于1；
c.激励性或惩罚性：ωj(x1，x2，...xn，W)关于xj(x1，x2，...xn，W)单调递增或单调递减；
若满足以上三个基本条件，则在常权权重下求得的价值评估程度值为y，评估指标个数为n，所述价值评估程度值y计算公式如下：
对应的第j个指标的权重值计算公式为：
其中，W＝(ω1，ω2，...ωn)为常权向量；a为变权因子，根据战场态势变化进行权值调整。
进一步地，所述变权因子a∈[-0.5，0.5]，当a＝0时，不进行变权，相当于常权；
当0＜a＜0.5时为均衡型变权，若某评估指标值xj比y大，则降低其权重，反之则增加权重；
当-0.5＜a＜0时，为激励型变权，若某评估指标值xj比y大，则增加其权重，反之则降低权重。
进一步地，步骤4中所述基于变权的TOPSIS算法进行目标价值分析的方法如下：
(1)评估指标矩阵规范化处理；
设存在m个目标，n个评价指标，所述目标价值评估矩阵R＝(rij)m*n，rij为第i个目标的第j个指标值，规范化矩阵Z＝(zij)m*n，计算公式如下：
(2)构建加权规范化矩阵；
设所述加权规范化矩阵Y＝(yij)m*n，最终变权权值W＝(ω1，ω2，...ωn)，所述加权规范化矩阵Y计算公式如下：
Y＝(yij)m*n＝(ωjzij)m*n′(i＝1，2，...，m；j＝1，2，...，n)
(3)确定正负理想解；
设所述正理想解y+、负理想解y-，计算公式如下：
(4)计算评估指标到正负理想解欧氏距离；
设所述评估指标值和所述正负理想解的距离分别为计算公式如下：
(5)计算目标的综合评价指数，所述综合评价指数Xi的计算公式如下：
进一步地，将各目标的综合评价指数按大小进行目标价值程度排序，综合评价指数越大代表其目标价值程度越大，根据目标价值程度排序确定火力打击目标的顺序。
本发明的优点在于：本发明依据陆战炮兵部队作战目标的种类特征及影响，构建火力打击目标价值评估指标体系，采取主客观赋权法确定常权，通过构造变权向量的方法对常权进行变权处理，结合TOPSIS算法进行目标价值分析，既能将指标数据特点挖掘出来，又能结合决策者的主观因素，克服了常权向量下评估结果不能随战场态势和指挥员作战意图变化的问题，从而能更加合理的反应出目标价值，根据分析出的目标价值进行有目的有顺序的火力打击。
附图说明
图1为本发明实施例的一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法的流程图；
图2为本发明实施例的陆战炮兵部队作战目标价值评估体系结构示意图；
图3为本发明实施例的基于主客观组合赋权法计算所得到的常权权重变化图；
图4为本发明实施例的基于不同赋权方法评估各目标火力打击价值曲线图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合说明书附图以及具体的实施例对本发明的技术方案作进一步描述：
实施例一
如图1所示，具体的，公开了一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，包括，
步骤1、构建炮兵部队火力打击目标价值评估体系；
陆战场目标种类多样，所处环境地形地貌复杂，与空战海战比，陆战目标的价值评估需要考虑的约束条件更多、难度更大；因此，在评估体系构建上，不仅要反应目标作战能力，还要体现环境、态势等外在因素影响；
在本实施例中，本申请综合考虑指标选取的适度性、科学性以及可信度，以分队指挥者为目标价值评估主体，依据陆战炮兵部队作战目标的种类特征及对其它兵种作战的影响，将评估体系分为能力指标、动态指标、环境指标和态势指标四个方面，构建两层目标价值评估体系，如图2所示，其中能力指标包括：机动能力、通信能力、打击能力和易损性；动态指标包括：目标距离和攻击任务；环境指标包括：通视情况和气象条件；态势指标包括：重要性和紧迫性。
步骤2、确认陆战火力打击目标类型，针对各目标的类型选取对应的打击目标评估指标，将各评估指标进行量化处理；
在本实施例中，通过一次红蓝对抗演习的实例验证上述指标赋权方法和评估方法的有效性；红方炮兵群面临5类6种目标T1～T6，分别为：指挥所、155自行榴弹炮、牵引152火炮、坦克、步战车、双35高炮；选取炮兵作战对象的典型4类10种指标I1～I10，分别为：机动能力、通信能力、打击能力、易损性、目标距离、攻击任务、通视情况、气象条件、重要性、紧迫性；针对T1～T6的目标类型将I1～I10这10种指标进行量化，不同的目标类型所对应的指标量化后数值各不相同。
目标评估指标量化后信息如下表：
| 目标 | I1 | I2 | I3 | I4 | I5 | I6 | I， | I8 | I9 | I10 |
| T1 | 0.5 | 1 | 0.5 | 0.2 | 0.6 | 1 | 1 | 0.7 | 1 | 0.765 |
| T2 | 0.786 | 0.7 | 0.875 | 0.4 | 0.68 | 0.9 | 1 | 0.7 | 0.905 | 0.941 |
| T3 | 0.571 | 0.7 | 0.806 | 0.3 | 0.48 | 0.8 | 1 | 0.9 | 0.905 | 0.612 |
| T4 | 0.857 | 0.6 | 0.666 | 0.1 | 0.2 | 1 | 1 | 1 | 0.753 | 1 |
| T5 | 1 | 0.6 | 0.609 | 0.1 | 0.08 | 0.7 | 0 | 1 | 0.612 | 0.765 |
| T6 | 0.5 | 0.9 | 0.703 | 0.3 | 0 | 0.5 | 1 | 0.7 | 0.831 | 0.502 |
步骤3、采用主观赋权法对各目标基于评估指标构造变权向量；
(1)采用德尔菲法确定各指标的主观权重；
德尔菲法也叫专家调查法，采取匿名发表意见方式征求专家意见，专家之间不发生讨论，汇总整理好综合意见后，再分别反馈给专家，并再次征求意见，经过反复多次的征求意见后，最终汇总成专家基本一致的意见，这种方法既能够集思广益，又能扬长避短，应用比较广泛，其具体实现步骤包括：
a.选取相关领域m个专家，对n个评估指标的权重赋值，得到各指标的权重值ωij(i＝1，2，...，m；j＝1，2，...，n)；
b.计算专家给出权重的平均值，平均值计算公式如下：
c.计算专家赋权值与平均值的偏差值，计算偏差值Δii如下式：
d.判断偏差值Δij的大小，如果Δij过大，则对相应指标权重重新赋值，重复上述步骤直至满足Δij一定合理范围，最终确定一组较为科学合理的指标权重值；
在本实施例中，采用德尔菲法选取业内5名专家，背靠背的形式征求权重意见，并计算权重平均值和赋权值与平均值的偏差，经过几轮反复论证后，偏差值达到了理想范围，得到了最终的指标权重平均值
德尔菲法确定主观权重值数据如下表：
(2)基于熵权法确定各指标的客观权重；
熵权法，也叫信息熵法，在信息论里熵是系统无序程度的一个度量，可以判断某指标数据的离散程度，熵值越大，表示指标的离散程度越小，则该指标对整体评价的影响度越小，反之则影响度越大；因此可根据熵的特性，来计算指标的权重，为综合决策提供依据，其具体实现步骤包括：
a.设有m个目标，n个评价指标，目标价值评估矩阵R＝(rij)m*n，rij为第i个目标的第j个指标值；
b.对评估矩阵R进行归一化处理，得到归一化矩阵P＝(aij)m*n如下式：
c.计算信息熵，信息熵Ej的计算公式如下：
d.计算熵的冗余度，冗余度Fj的计算公式如下：
Fj＝1-Ej(1≤j≤n)
e.计算指标权重，指标权重ωj的计算公式如下：
在本实施例中，采用熵权法计算各指标客观权重，各指标客观权重数值如下表：
| 项 | I1 | I2 | I3 | I4 | I5 | I6 | I7 | I8 | I9 | I10 |
| 信息熵值e | 0.688 | 0.679 | 0.85 | 0.84 | 0.794 | 0.87 | 0.898 | 0.606 | 0.871 | 0.84 |
| 信息效用值d | 0.312 | 0.321 | 0.15 | 0.16 | 0.206 | 0.13 | 0.102 | 0.394 | 0.129 | 0.16 |
| 权重(％) | 15.102 | 15.549 | 7.262 | 7.737 | 10.007 | 6.281 | 4.927 | 19.106 | 6.273 | 7.756 |
(3)基于主客观组合赋权法确定常权；
组合赋权法是综合主客观赋权的结果，使权值更为可靠；在本实施例中，采取线性加权法对主客观权重进行线性融合，常权权重值ωj计算公式如下：
其中，λ为系数调节因子；为主观赋权的指标权重；/>为客观赋权的指标权重；
在本实施例中，采用主客观组合赋权法计算出常权权重，通过调节系数λ可实现有重点的参考主客观权重值，为均衡主观和客观权重值，取λ＝0.5，则组合权重值ωj更新为：
常权权重数值如下表：
(4)构造变权向量；
通过主客观赋权法对常权进行赋值，根据评估指标对目标进行价值分析，能够实现优势互补，既能将指标数据特点挖掘出来，又能结合决策者的主观因素，在各决策过程中应用较为广泛；然而在实际战场作战过程中，由于战场态势不断变化，由常权获得的目标价值分析难以随态势的改变而变化，从而影响评估结果的准确性；因此，需要根据各指标值向量的水平组态调整各因素权重值，实现对评估结果的不同偏好要求；
在本实施例中，通过构造变权向量的方法对主客观赋权法得出的权重值进行变权改进，使各指标权重值更加合理精准，定义变权向量为ωj(x1，x2，...xn，W)，需满足以下三个条件：
a.连续性：变权向量ωj(x1，x2，...xn，W)关于每个自变量连续；
b.归一性：即各指标权重之和等于1；
c.激励性或惩罚性：ωj(x1，x2，...xn，W)关于xj(x1，x2，...xn，W)单调递增或单调递减；
基于以上三个基本条件，设在常权权重下求得的价值评估程度值为y，评估指标个数为n，则价值评估程度值y计算公式如下：
对应的第j个指标的权重值计算公式为：
其中，W＝(ω1，ω2，...ωn)为常权向量；a∈[-0.5，0.5]为变权因子，根据战场态势变化进行权值调整，当0＜a＜0.5时为均衡型变权，若某评估指标值xj比y大，则适当降低其权重，反之则增加权重；当-0.5＜a＜0时，为激励型变权，若某评估指标值xj比y大，则适当增加其权重，反之则降低权重；当a＝0时，不进行变权，相当于常权；
在本实施例中，根据常权权重，分别取a＝±0.5，计算出的常权权重变化如图3所示。
步骤4、基于变权的TOPSIS算法进行目标价值分析；
TOPSIS算法是由C.L.Hwang和K.Yoon提出的一种逼近于理想解的排序方法；其思想是把各目标的价值结果与最优的结果和最差的结果相比较，最接近最优结果的同时又远离最差结果的解为最好，是价值分析领域常用的比较有效的方法，其具体实现步骤包括：
(1)评估指标矩阵规范化处理；
在本实施例中，存在m个目标，n个评价指标，目标价值评估矩阵R＝(rij)m*n，rij为第i个目标的第j个指标值；
设规范化矩阵Z＝(zij)m*n，计算公式如下：
(2)构建加权规范化矩阵；
设加权规范化矩阵Y＝(yij)m*n，最终变权权值W＝(ω1，ω2，...ωn)，加权规范化矩阵Y计算公式如下：
Y＝(yij)m*n＝(ωjzij)m*n′(i＝1，2，...，m；j＝1，2，...，n)
(3)确定正负理想解；
设正理想解y+、负理想解y-，计算公式如下：
(4)计算评估指标到正负理想解欧氏距离；
设评估指标值和正负理想解的距离分别为计算公式如下：
(5)计算目标的综合评价指数，综合评价指数Xi的计算公式如下：
通过上式可算出各目标的综合评价指数Xi，评价指数越大代表其目标价值程度越大；因此，可根据评价指数的大小进行目标的价值程度排序，进行目标的价值分析；
在本实施例中，根据变权TOPSIS的目标价值评估方法，分别采用常权权重、均衡型变权权重(a＝0.5)、激励型变权权重(a＝-0.5)进行计算，求得在各不同赋权方法下目标价值程度，并计算出的目标价值程度排序如下表：
在本实施例中，图4为得到的基于不同赋权方法评估各目标火力打击价值曲线图，由上述分析图表中可以看出采用不同赋权方法所得结果有一定差异：
采用常权方法计算的结果，不能随战场态势变化而改变，评估结果一成不变，不利于实战化打击目标价值评估；
采用均衡型变权方法计算，取变权因子a＝0.5，目标T2火力打击价值程度大于目标T4，目标T2与目标T4相比，目标T2各指标值相对比较均衡，没有弱项，满足均衡型要求，能把综合指标最全面的目标突出出来，体现指挥员保守型决策；
采用激励型变权方法计算，取变权因子a＝-0.5，目标T4和目标T1火力打击价值程度大于目标T2，目标T4和目标T1的部分指标值比较突出，满足激励型要求，可以把指挥员认为比较重要的指标凸显出来，能很好体现指挥员的作战意图。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1、构建炮兵火力打击目标价值评估体系，所述评估体系构建两层目标价值评估指标，所述目标价值评估指标包括：能力指标、动态指标、环境指标和态势指标；
步骤2、确认陆战火力打击目标类型，针对各个目标的类型选取对应的评估指标，将所述评估指标进行量化处理；
步骤3、采用主客观赋权法对各目标基于评估指标构造变权向量，包括：
(1)采用德尔菲法确定各指标的主观权重；
(2)采用熵权法确定各指标的客观权重；
(3)采用线性加权法确定各指标常权权重值；
(4)判断构造变权向量的条件是否满足，若满足，则根据取值不同的变权因子构造不同类型的变权向量；
步骤4、基于变权的TOPSIS算法进行目标价值分析。
2.根据权利要求1所述的一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，其特征在于，步骤1中所述能力指标包括：机动能力、通信能力、打击能力和易损性；所述动态指标包括：目标距离和攻击任务；所述环境指标包括：通视情况和气象条件；所述态势指标包括：重要性和紧迫性。
3.根据权利要求1所述的一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，其特征在于，步骤3中所述采用德尔菲法确定各指标的主观权重的方法如下：
a.选取相关领域m个专家，对n个评估指标的权重赋值，得到各指标的权重值ωij(i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n)；
b.计算专家给出权重的平均值，平均值计算公式如下：
c.计算专家赋权值与平均值的偏差值，计算偏差值Δij如下式：
d.判断偏差值Δij的大小，如果Δij过大，则对相应指标权重重新赋值，重复上述步骤直至满足Δij一定合理范围，最终确定一组较为科学合理的指标权重值。
4.根据权利要求3所述的一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，其特征在于，步骤3中所述采用熵权法确定各指标的客观权重的方法如下：
a.设有m个目标，n个评价指标，目标价值评估矩阵R＝(rij)m*，rij为第i个目标的第j个指标值；
b.对评估矩阵R进行归一化处理，得到归一化矩阵P＝(aij)m*n如下式：
c.计算信息熵，信息熵Ej的计算公式如下：
d.计算熵的冗余度，冗余度Fj的计算公式如下：
Fj＝1-Ej(1≤j≤n)
e.计算指标权重，指标权重ωj的计算公式如下：
5.根据权利要求4所述的一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，其特征在于，步骤3中所述采用线性加权法确定各指标常权权重值的方法如下：
所述常权权重值ωj计算公式如下：
其中，λ为系数调节因子；为主观赋权的指标权重；/>为客观赋权的指标权重。
6.根据权利要求5所述的一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，其特征在于，所述系数调节因子λ∈(0,1)，取λ＝0.5，所述常权权重值ωj更新为：
通过调整系数调节因子λ可实现有重点的常权权重值ωj。
7.根据权利要求5所述的一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，其特征在于，步骤3中所述判断构造变权向量的条件是否满足，若满足，则根据取值不同的变权因子构造不同类型的变权向量的方法如下：
定义所述变权向量为ωj(x1,x2,...xn,W)，判断所述变权向量是否满足以下三个条件：
a.连续性：所述变权向量ωj(x1,x2,...xn,W)关于每个自变量连续；
b.归一性：即各指标权重之和等于1；
c.激励性或惩罚性：ωj(x1,x2,...xn,W)关于xj(x1,x2,...xn,W)单调递增或单调递减；
若满足以上三个基本条件，则在常权权重下求得的价值评估程度值为y，评估指标个数为n，所述价值评估程度值y计算公式如下：
对应的第j个指标的权重值计算公式为：
其中，W＝(ω1,ω2,...ωn)为常权向量；a为变权因子，根据战场态势变化进行权值调整。
8.根据权利要求7所述的一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，其特征在于，所述变权因子a∈[-0.5,0.5]，当a＝0时，不进行变权，相当于常权；
当0＜a＜0.5时为均衡型变权，若某评估指标值xj比y大，则降低其权重，反之则增加权重；
当-0.5＜a＜0时，为激励型变权，若某评估指标值xj比y大，则增加其权重，反之则降低权重。
9.根据权利要求8所述的一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，其特征在于，步骤4中所述基于变权的TOPSIS算法进行目标价值分析的方法如下：
(1)评估指标矩阵规范化处理；
设存在m个目标，n个评价指标，所述目标价值评估矩阵R＝(rij)m*，rij为第i个目标的第j个指标值，规范化矩阵Z＝zij)m*n，计算公式如下：
(2)构建加权规范化矩阵；
设所述加权规范化矩阵最终变权权值W＝(ω1,ω2,...ωn)，所述加权规范化矩阵Y计算公式如下：
(3)确定正负理想解；
设所述正理想解y+、负理想解y-，计算公式如下：
(4)计算评估指标到正负理想解欧氏距离；
设所述评估指标值和所述正负理想解的距离分别为计算公式如下：
(5)计算目标的综合评价指数，所述综合评价指数Xi的计算公式如下：
10.根据权利要求9所述的一种主客观赋权的变权TOPSIS炮兵火力打击目标价值分析方法，其特征在于，将各目标的综合评价指数按大小进行目标价值程度排序，综合评价指数越大代表其目标价值程度越大，根据目标价值程度排序确定火力打击目标的顺序。
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| CN202310740525.8A CN116739428A (zh) | 2023-06-20 | 2023-06-20 | 一种主客观赋权的变权topsis炮兵火力打击目标价值分析方法 |
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|---|---|---|---|---|
| CN117436282A (zh) * | 2023-12-07 | 2024-01-23 | 南京信息工程大学 | 基于双重变权和topsis-灰关联的架构优选方法 |
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2023
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| CN117436282A (zh) * | 2023-12-07 | 2024-01-23 | 南京信息工程大学 | 基于双重变权和topsis-灰关联的架构优选方法 |
| CN117436282B (zh) * | 2023-12-07 | 2024-04-02 | 南京信息工程大学 | 基于双重变权和topsis-灰关联的架构优选方法 |
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