陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法
2023-05-23 08:59:06
專利名稱：陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法
技術領域：
本發明涉及國防及相關領域，用於對陸軍信息戰資源進行模糊規劃最優分配，實現對陸軍信息戰資源的科學管理。
背景技術：
在世界範圍內，信息戰或信息作戰正在成為陸軍提高戰鬥力的主要作戰樣式和重要手段，在戰役及戰術研究領域受到了廣泛關注，而如何對陸軍信息戰資源進行分配一直是陸軍戰役及戰術研究中面臨的一個難題，這個問題的解決對於大幅度提高陸軍的整體戰鬥力，減少對價格昂貴的信息戰資源的需求，具有十分重要的意義。
在信息戰資源中，有一部分資源與其它傳統作戰資源存在本質上的差異。首先，這些信息戰資源通常具有多種戰鬥力特徵，即可以提供多種形式的戰鬥力；其次，這些信息戰資源通常可以在大地理區域範圍內藉助於網絡互連或信息傳遞能力實現快速分配和共享，形成的戰鬥力可以突破時間和空間的限制。例如可以通過對單個信息戰資源在數量上進行調整，使分配的信息戰資源在整體上達到成本最優，與傳統的作戰資源相比，這種對信息戰資源的最優分配可以獲得比對傳統作戰資源的最優分配更高的報酬。
隨著陸軍作戰的機動性以及範圍的擴大，為陸軍作戰快速提供信息戰資源的保障的任務變得更加複雜，其中最為突出的矛盾就是如何使有限的信息戰資源發揮更大的作用以及如何使這些信息戰資源發揮突破時空限制的優勢。
在另一方面，網絡中心戰環境也對信息戰資源的最優分配提出了迫切要求，因為藉助於網絡互連環境，可以更加容易地實現信息戰資源分配，從而使不適當的信息戰資源分配所造成的風險也隨之變大，所以信息戰資源最優分配的好壞對網絡中心戰的戰鬥力具有更加重要的影響。因此，對信息戰資源的最優分配不僅是網絡中心戰的重要特徵及需要，而且也是網絡中心戰必須解決的關鍵問題之一。
近年來，由於受信息戰資源的分配方法和對信息戰資源的描述及量化方法的限制，對信息戰資源的分配問題的研究進展很少，實際上陸軍信息戰資源的分配至今一直是一個懸而未決的問題。通常認為信息戰資源充分滿足需求即可的分配方法不僅造成有限的信息戰資源的巨大浪費，而且還造成在有些戰區對信息戰資源的需求得不到滿足，使信息戰資源成為制約戰鬥力提高的瓶頸，從而造成戰場上的被動局面，所以必須尋找新的方法解決信息戰資源的分配問題。
本發明涉及陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法，涉及軍事及相關領域，最優分配對象為陸軍信息戰資源。這種方法首先定義信息戰資源的分配和信息戰資源的戰鬥力屬性，然後構造對信息戰資源進行分配的準則，並根據對信息戰戰鬥力需求的指標，建立對信息戰資源最優分配的模型，並用模糊規劃方法求解該模型，最終獲得根據需求對信息戰資源最優分配的方案，該方法具有高效、簡單、客觀、應用廣泛和明顯提高戰鬥力等特點，可廣泛用於所有陸軍信息戰資源的最優分配，本發明進一步涉及實現這種方法的技術。
發明內容
本發明首先定義信息戰資源以及每一種信息戰資源所具有的戰鬥力的屬性，再根據戰場對各種不同信息戰戰鬥力的需求，建立與此需求有關的用於信息戰資源最優分配的模糊規劃模型，並通過求解該模型，最終獲得對信息戰資源的最優分配。因此，提出信息戰資源最優分配的構想，定義信息戰資源的戰鬥力的屬性，建立與信息戰資源以及對相關信息戰戰鬥力需求有關的信息戰資源的最優分配的模糊規劃模型，並求解該模型成為本發明的重要特徵。
本發明陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法的技術方案是首先，將信息戰資源定義為具有若干信息戰戰鬥力屬性的決策變量，同時考慮到不同的信息戰資源所具有的價格和戰鬥力屬性可能不同，並且假定對信息戰資源進行最優分配的目標是在給定信息戰戰鬥力指標的約束條件下，使最終分配的信息戰資源的總價格為最低(也可以假定其它對信息戰資源進行最優分配的目標)。其次，在考慮信息戰戰鬥力指標的約束時，假定所有信息戰資源的相對應戰鬥力屬性的量可以線性疊加，而疊加的結果必須符合對應的信息戰戰鬥力指標所施加的限制，稱這種由疊加結果與信息戰戰鬥力指標的限制所構成的邏輯關係式為信息戰資源最優分配目標函數的一個信息戰戰鬥力指標的約束條件，根據對信息戰資源的戰鬥力屬性的戰鬥力指標的不同可以構造多個不同的約束條件，所有這些約束條件就構成了目標函數的線性約束關係方程組。最後，可以運用模糊規劃求解方法，求解由信息戰資源最優分配的目標函數和約束條件構成的代數方程組或模型，即可獲得對信息戰資源的最優分配結果。
研究信息戰資源的最優分配，通常必須考慮信息戰資源與信息戰資源的具體實現或與信息戰裝備之間的關係，由於信息戰裝備是信息戰資源的具體實現形式，根據信息戰資源本身的戰鬥力屬性的不同，可以將信息戰裝備看成是由物理設備、相關人員以及採用的戰術所組成的一個信息戰單元，因此，對信息戰資源的最優分配，實際上就是對信息戰裝備本身的最優分配。
本發明創造的信息戰資源最優分配方法是通過求解實施最優分配的目標函數和相關的約束條件代數方程組來實現的，而對信息戰資源分配的戰鬥力要求是通過對不同的戰鬥力屬性代數式施加對應的戰鬥力指標的限制來實現的，這樣就在信息戰資源的最優分配與對信息戰資源分配的戰鬥力要求之間建立了一種對應的約束關係，從而保證最優分配的結果符合給定的戰鬥力要求。
本發明設計的陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法適用於所有陸軍信息戰資源的最優分配是本發明的重要特徵。
對於特定的作戰模式來說，可以求得在該模式需要的信息戰資源中，各種戰鬥力資源在分配的總信息戰資源中所佔的最優比例，然後再根據這個最優比例，對整個信息戰資源進行最優配置，因此也可以將信息戰資源的最優分配問題，看成是在信息戰資源中各種戰鬥力資源的最優配方問題。信息戰資源模糊規劃或模糊線性規劃最優分配方法可進一步描述如下。
定義xi(i＝1，...，n)為對信息戰資源i進行最優分配的決策變量，aij為信息戰資源i的戰鬥力j(j＝1，...，m)的含量，bj為希望分配的信息戰資源第j個戰鬥力屬性達到的戰鬥力指標，ci為信息戰資源i的價格，則可定義由目標函數和約束方程組構成的、用於對n個信息戰資源進行最優分配的線性規劃模型為目標函數MinZ為使信息戰資源的成本最小化MinZ＝c1x1+…+cnxn約束方程組為a11x1+a12x2+…+a1nxn≥b1(＝，≤b1)a21x1+a22x2+…+a2nxn≥b2(＝，≤b2)…am1x1+am2x2+…+amnxn≥bm(＝，≤bm)x1≥0，x2≥0，…，xn≥0通過單純形算法求解上述線性規劃模型，即可求出的信息戰資源的最優分配結果或配方。因此，在信息戰資源最優分配中應用線性規劃及模糊線性規劃的5個先決條件為(1)可分割性所有被分配的信息戰資源(決策變量)都可以分解成任何大小的有意義的部分或由任何大小有意義的部分組成，即可分解成不同的信息戰戰鬥力部分或由不同的信息戰戰鬥力部分所組成。
(2)正比例性對於任意決策變量xi，其對成本的貢獻為cixi，對第j種戰鬥力的貢獻為aijxi，如果將xi的量加倍，那麼對成本或對戰鬥力成份的貢獻也應加倍。
(3)可加性分配的信息戰資源的總成本為各個信息戰資源的成本之和，分配的信息戰資源對第j個約束的總貢獻是多個信息戰資源的貢獻之和。
(4)無矛盾性在線性規劃中，在一起分配的信息戰資源之間不應存在相互排斥性，即可一起共同工作。
(5)非隨機性所有的ci、aij以及bj都是已知的、確定性的，而不是隨機的。
通常將上述線性規劃稱為模糊線性規劃的原始線性規劃，模糊線性規劃模型是建立在上述原始線性規劃模型的基礎上，但克服了原始線性規劃模型的不足，能有效處理在約束條件與目標函數之間存在的矛盾。
在上述信息戰資源線性規劃最優分配模型的基礎上，先求出最低成本Z0，在約束條件中，將「≥」模糊化為 (大約大於等於)，則可引入模糊約束集，並構造模糊線性規劃如下。
設A＝(aij)m×n，B＝(bi)m×1，X＝(xj)n×1，C＝(cj)1×n稱minZ=CX~Z0]]>滿足AX~B,]]>X≥0為模糊線性規劃，Z0為模糊線性規劃中配方成本的期望值，可用上述普通線性規劃求得Z0。
通過將約束集模糊化，求出約束集的隸屬函數；再將目標函數模糊化，求出目標函數的隸屬函數，然後根據模糊判決，用最大隸屬原則求模糊解x*，就可將上述模糊線性規劃轉化為另一普通線性規劃maxλ1+1di(j=1naijxj-bi)(i=1,2,,m)]]>-1d0(j=1ncjxj-Z0)]]>0≤λ≤1xj≥0(j＝1，2，…，n)其中di是各戰鬥力指標及信息戰資源用量約束的伸縮量，即各項戰鬥力指標及信息戰資源約束值的一個活動範圍，由信息戰專家根據經驗、作戰樣式及實際交戰的對象等因素來確定。di≥0(i＝1，2，…，m)，說明約束邊界模糊化了，從上述分析可見，di的引入也是將信息戰專家的經驗引入到信息戰資源最優分配或配方設計中。
根據上述討論，對模糊規劃或模糊線性規劃的求解實質上是將模糊線性規劃的數學模型轉化為普通線性規劃模型來求解。模糊線性規劃的求解方法如下第一步，構造原線性規劃模型，用單純形方法，求出該線性規劃模型的最低成本Z0。
第二步，構造加伸縮量的線性規劃模型目標函數min Z＝CX約束條件AX≥B-D，X≥0式中，D＝(di)m×1用單純形方法，求出該線性規劃模型的最低成本(Z0-d0)，從而得到目標約束的伸縮量d0。
第三步，構造模糊線性規劃模型，求模糊最優解及隸屬度。根據以上求解結果，並整理上述模糊線性規劃的數學模型整理，得出一個新的線性規劃模型如下。
目標函數maxλ約束條件AX-Dλ≥B-D-CX-d0λ≥-Z0X≥0再用單純形方法，即可求出該線性規劃模型及模糊線性規劃的最優解(x1*，x2*，...，xn*，λ*)，信息戰資源的最優分配x*=(x1*,x2*,...xn*),]]>最低成本z*=j-1ncjxj*.]]>由於模糊線性規劃是在原始線性規劃及加入伸縮量之後線性規劃基礎上構造的新線性規劃，所以它能夠根據原始線性規劃各項戰鬥力成分及信息戰資源的影子價格自動按決策者給出的伸縮量調整配方，從而能夠得到一個成本低，且又滿足要求的合理配方。
此外，通過對上述原始線性規劃的對偶規劃的分析，可以研究在原始線性規劃問題中各個戰鬥力約束指標的經濟代價，這種代價也稱為影子價格，對於信息戰資源的最優分配問題來說，通過求解它的對偶問題，可以進行如下定量分析(1)根據影子價格可以計算出各種信息戰資源在最優分配或最優配方中的實際經濟價值，顯而易見，凡選入最優分配或最優配方的信息戰資源，其經濟價值必然大於或等於它的戰(市)場價格，反之，該信息戰資源將落選，因此決策者可以判斷，入選的信息戰資源的價格上升到何種水平時，相關的最優分配或最優配方中該信息戰資源的配比將下降甚至將不能繼續使用，而落選的信息戰資源價格下降到何種水平時，再選入最優分配將肯定獲利。
(2)給出組成最優分配的各種信息戰資源的價格有效範圍，信息戰資源的價格在此範圍內變化時，最優分配結果將保持不變，一旦信息戰資源的價格超過其有效範圍，則需要重新進行最優分配，以確保成本最低。
(3)計算戰鬥力指標的有效區間，在此區間內多種戰鬥力指標的影子價格不變，此時戰鬥力指標降低一個單位值，分配的信息戰資源成本降低值等於該戰鬥力成份的影子價格，決策者可以據此尋求降低成本的有效途徑或選擇具有經濟效益的某種信息戰資源。
為了藉助原始線性規劃模型的對偶模型，進一步分析上述原始線性規劃模型的解的結構特徵，定義由目標函數和約束方程組構成的、上述原始線性規劃模型的對偶模型為描述對m個戰鬥力要素的決策變量yj(j＝1，...，m)的線性規劃模型目標函數MaxG為使戰鬥力含量指標達到最大化MaxG＝b1y1+…+bmym約束方程組為a11y1+a21y2+…+am1ym≤c1a12y1+a22y2+…+am2ym≤c2…a1ny1+a2ny2+…+amnym≤cmy1≥0，y2≥0，…，ym≥0其中決策變量yj(j＝1，2，…，m)為待求信息戰資源的戰鬥力指標bj(j＝1，2，…，m)的影子價格或機會成本。
通過單純形算法求解上述對偶線性規劃模型，即可完成對上述原始線性規劃的對偶分析。
在網絡中心環境下，信息戰資源可以實現全部或部分快速分配，而這種快速分配在本質上又是對信息戰資源的戰鬥力屬性的快速分配，常見可快速分配的戰鬥力有目標偵察、目標監視、目標評估以及對目標信息的處理等。由於每一種信息戰資源都可能與某一具體的信息戰裝備或兵力之間存在對應關係，並可能擁有戰鬥力的部分或全部，對信息戰資源的快速最優分配在本質上也是對相關信息戰裝備或兵力的快速最優分配。
必須指出在實際信息戰資源最優分配的過程中，對信息戰資源的最優分配最終要落實到對信息戰裝備或兵力的分配上，因此必須考慮信息戰裝備或兵力本身是以整數計量的，而上述模糊規劃的求解結果有可能會使信息戰裝備或兵力的數量為非整數，這樣就有可能使這種非整數分配結果在具體的實現上被整數化，從而影響到模糊規劃最優解的正確性。但在另一方面，可以在網絡中心環境下實現快速分配的信息戰裝備或兵力本身戰鬥力屬性的值可以在一定範圍調整，因此非整數分配結果實際上也是可以實現的，這樣就可以保證最優分配結果在具體實現中的正確性。
具體實施例方式
在下面的實施例中，用普通線性規劃與模糊線性規劃兩種方法計算，通過比較，說明模糊線性規劃在信息戰資源最優分配上的優點。
實施例1首先用普通線性規劃求解信息戰資源最優分配問題。
現在假定在一個典型的戰役規劃中，必須對陸軍信息戰資源進行最優分配，共考慮X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8和X9等9種信息戰資源，欲給甲戰區X戰役分配1000個單位的信息戰資源，在1000個單位的信息戰資源中，含信息戰資源X9為3.6個單位，而X3的使用量不超過70個單位，X5的使用量不超過40個單位，所分配的信息戰資源要求滿足X戰役的戰鬥力要求，且成本最低。
每個信息戰資源的戰鬥力都可以用8個戰鬥力屬性來描述，其中y1和y2與戰場目標偵察能力或戰鬥力有關，y3和y4與戰場目標監視戰鬥力有關，y5和y6與戰場對目標打擊效果評估(BDA)戰鬥力有關，y7與戰場對目標信息處理戰鬥力有關，y8與戰場信息傳遞戰鬥力有關。
因為X9給定，所以這裡用X1～X8分別表示上述8種信息戰資源，將各種信息戰資源的戰鬥力成份及大小、信息戰資源的價格以及戰役X的標準戰鬥力需求量的數據列於表1。
表18種信息戰資源的戰術和經濟指標
構造相關的信息戰資源最優分配的目標函數為minZ＝0.236x1+0.256x2+0.132x3+0.43x4+1.76x5+0.222x6+0.18x7+0.06x8其中待求的各種信息戰資源的最優分配量或選用比例xi(i＝1，2，...，8)前的係數為信息戰資源的價格(10萬元/單位資源)。
表2和表3為通過求解線性規劃模型的單純形算法求出的信息戰資源的最優分配結果或配方，最低成本306.383(10萬元)。
表2線性規劃方法的計算結果
表3各種戰鬥力成分含量
實施例2用模糊線性規劃求信息戰資源最優分配。
從表2和表3的計算結果可以看出，該最優分配各項戰鬥力指標全部滿足，且成本更低。但是該實例是在各項戰鬥力指標是不變常數的前提下獲得的結果，對於實際來說，必須考慮下述幾種情況(1)戰鬥力指標的限制由於作戰所需要的信息戰戰鬥力是一個很複雜的問題，因此對各項戰鬥力指標的要求是一個模糊數值。例如，根據經驗，Y8可以在原有的基礎上增加2％，而其餘戰鬥指標則可在原有基礎上減少5％。
(2)對信息戰資源本身的限制可以在原有的基礎上適當放寬，例如，X5可以在原有基礎上下浮5，即在35～40之間，X7可以在原有基礎上上浮10，在70～80之間。
(3)設置最優價格的變化區間在信息戰資源最優分配問題中，把在滿足約束條件的前提下，價格儘可能低作為追求的目標。為了增加對信息戰資源選擇的靈活性，可以將每次分配的信息戰資源的價格限制在一定的範圍內作為實現的目標，在這樣的期望水平下，來選擇各種信息戰資源。因此，可用如下線性規劃求參數d0minZ＝0.236x1+0.256x2+0.132x3+0.43x4+1.76x5+0.222x6+0.18x7+0.06x8x1+x2+…+x8＝996.4(d1＝0)3.43x1+2.91x2+…+2.6x6≥3200-160(d2＝160)64x1+74x2+…+132x6≥115000-5750 (d3＝5750)85x1+105x2+…+190x6≥150000-7500(d4＝7500)2.9x1+3.5x2+…+10.6x8≥5600(d5＝0)2.3x1+2.6x2+…+2.2x8≥3700 (d6＝0)0.2x1+0.4x2+…+400x6≥5000-250 (d7＝250)2.1x1+4x2+…+135x7≥4100-205 (d8＝205)13x1+65x2+…+125.7x6≤45000+900(d9＝900)x3≤70+10(d10＝10)x5≥40-5 (d11＝5)x1，x2…x8≥0可求得(Z0-d0)＝284.88，d0＝306.383-284.88＝21.503，為了保證有模糊線性規劃有解，通常d0值要取小些，實際取d0＝21。
在考慮上述三個要點的情況下，原有的線性規劃問題就轉變為一個模糊線性規劃問題。根據表1的數據、模糊線性規劃的模型以及給定的浮動值，可以得到如下的模糊線性規劃模型。
0.236x1+0.256x2+…+0.06x8≤306.4d0＝21x1+x2+…+x8＝996.4d1＝03.43x1+2.91x2+…+2.6x6≥3200d2＝16064x1+74x2+…+132x6≥115000 d3＝575085x1+105x2+…+190x6≥150000 d4＝75002.9x1+3.5x2+…+10.6x8≥5600 d5＝02.3x1+2.6x2+…+2.2x8≥3700 d6＝00.2x1+0.4x2+…+400x6≥5000 d7＝2502.1x1+4x2+…+135x7≥4100d8＝20513x1+65x2+…+125.7x6≤45000 d9＝900x3≤70d10＝10x5≥40d11＝5x1，x2…x8≥0以上12個模糊式的解均可由如下普通線性規劃的解來表示maxλ1+1di(j=1naijxj-bi)(i=1,2,,m)]]>-1d0(j=1ncjxj-Z0)]]>0≤λ≤1xj≥0(j＝1，2，…，n)
將具體數據代入，解得的結果列於表4和表5。
表4模糊線性規劃方法的計算結果
表5各種戰鬥力成分含量
從計算結果可以看出，各項戰鬥力指標均在給定的浮動範圍內，且無一項達到給定的浮動值，總價格卻比原來低了21.28(10萬元)。
通過比較，可以看出，應用模糊線性規劃來實現信息戰資源的最優分配由於根據實際情況，對約束條件引進了一定的模糊浮動值，從而得到了比原始線性規劃更好的結果。
權利要求
1.本發明涉及陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法，涉及軍事及相關領域，最優分配對象為陸軍信息戰資源，該方法首先定義信息戰資源的分配和信息戰資源的戰鬥力屬性，然後構造對信息戰資源進行分配的準則，並根據對信息戰戰鬥力需求的指標，建立對信息戰資源最優分配的模型，並用模糊規劃方法求解該模型，最終獲得根據需求對信息戰資源的最優分配方案，該方法具有高效、簡單、客觀、應用廣泛和明顯提高戰鬥力等特點，可廣泛用於所有陸軍信息戰資源的最優分配，本發明進一步涉及實現這種方法的技術。
2.根據權利要求1所述的陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法，其特徵在於所述最優分配對象為陸軍信息戰資源是指將陸軍信息戰資源作為最優分配的對象，根據戰區或作戰的實際需求，從該對象中最優分配部分信息戰資源給戰區或作戰，即解決的是根據實際需要，從總體信息戰資源中最優分配部分信息戰資源的問題。
3.根據權利要求1所述的陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法，其特徵在於所述最優分配對象為陸軍信息戰資源是指研究信息戰資源的最優分配時，通常必須考慮信息戰資源與信息戰資源的具體實現或與信息戰裝備之間的關係，由於信息戰裝備是信息戰資源的具體實現形式，根據信息戰資源本身的戰鬥力屬性的不同，可以將信息戰裝備看成是由物理設備、相關人員以及採用的戰術所組成的一個信息戰單元，因此，對信息戰資源的最優分配，實際上就是對信息戰裝備本身的最優分配。
4.根據權利要求1所述的陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法，其特徵在於所述首先定義信息戰資源的分配和信息戰資源的戰鬥力屬性是指在將總體信息戰資源的一部分分配給戰區、作戰或其它對象時，認為信息戰資源具有多種戰鬥力或具有多種戰鬥力屬性，並且用在單位信息戰資源中所含的不同信息戰戰鬥力的百分數來定量描述信息戰資源的信息戰戰鬥力屬性，即信息戰資源是一種具有多種信息戰戰鬥力或戰鬥力屬性的資源，這也是信息戰資源可以進行最優分配的重要基礎。
5.根據權利要求1所述的陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法，其特徵在於所述然後構造對信息戰資源進行分配的準則是指從總體信息戰資源中分配部分信息戰資源是按照一些預定的準則或規則進行的，最大限度的滿足這些準則或規則的分配也稱為最優分配，而這些準則或規則的函數形式稱為實施最優分配的目標函數，並可以根據實際需要自行設定不同的準則或規則，例如為了保證對總體信息戰資源的最經濟使用，可以建立與「最經濟使用原則」有關的最小成本目標函數來實施最優分配，即從總體信息戰資源中分配部分信息戰資源是按預定的準則或規則作為目標來完成的。
6.根據權利要求1所述的陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法，其特徵在於所述並根據對信息戰戰鬥力需求的指標，建立對信息戰資源最優分配的模型是指對信息戰資源需求的一方來說，可以根據其所在戰區或作戰的實際需求，提出對信息戰戰鬥力的具體要求(通常可以通過作戰仿真，經驗公式或其它任何方式來確定對信息戰戰鬥力的具體需求)，而這些需求則在信息戰資源的最優分配中，用來作為最優分配必須要滿足的約束條件，然後再在最優分配的目標函數和最優分配的約束條件的基礎上，構造實施信息戰資源最優分配的模型，即具有最優分配的目標函數和最優分配的約束條件是信息戰資源最優分配模型的重要特徵。
7.根據權利要求1所述的陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法，其特徵在於所述並用模糊規劃方法求解該模型，最終獲得根據需求對信息戰資源的最優分配方案是指下述對信息戰資源進行最優分配的模糊規劃方程以及通過求解該方程所獲得的信息戰資源的最優分配方案，但下述的數學公式、推導過程、計算結果以及應用方法適用於對所有陸軍信息戰資源的最優分配，對於特定的作戰模式來說，可以求得在該模式需要的信息戰資源中，各種戰鬥力資源在總信息戰資源中所佔的最優比例，然後再根據這個最優比例，對整個信息戰資源進行最優配置，因此也可以將信息戰資源的最優分配問題，看成是在信息戰資源中各種戰鬥力資源的最優配方問題，信息戰資源模糊規劃或模糊線性規劃最優分配方法可進一步描述如下，定義xi(i＝1，...，n)為對信息戰資源i進行最優分配的決策變量，aij為信息戰資源i的戰鬥力j(j＝1，...，m)的含量，bj為希望分配的信息戰資源第j個戰鬥力屬性達到的戰鬥力指標，ci為信息戰資源i的價格，則可定義由目標函數和約束方程組構成、用於對n個信息戰資源進行最優分配的線性規劃模型為目標函數MinZ為使信息戰資源的成本最小化MinZ＝c1x1+…+cnxn約束方程組為a11x1+a12x2+…+a1nxn≥b1(＝，≤b1)a21x1+a22x2+…+a2nxn≥b2(＝，≤b2)…am1x1+am2x2+…+amnxn≥bm(＝，≤bm)x1≥0，x2≥0，…，xn≥0通過單純形算法求解上述線性規劃模型，即可求出信息戰資源的最優分配結果或配方，因此，在信息戰資源最優分配中應用線性規劃及模糊線性規劃的5個先決條件為(1)可分割性所有被分配的信息戰資源(決策變量)都可以分解成任何大小的有意義的部分或由任何大小有意義的部分組成，即可分解成不同的信息戰戰鬥力部分或由不同的信息戰戰鬥力部分所組成，(2)正比例性對於任意決策變量xi，其對成本的貢獻為cixi，對第j種戰鬥力的貢獻為aijxi，如果將xi的量加倍，那麼對成本或對戰鬥力成份的貢獻也應加倍，(3)可加性分配的信息戰資源的總成本為各個信息戰資源的成本之和，分配的信息戰資源對第j個約束的總貢獻是多個信息戰資源的貢獻之和，(4)無矛盾性在線性規劃中，在一起分配的信息戰資源之間不應存在相互排斥性，即可一起共同工作，(5)非隨機性所有的ci、aij以及bj都是已知的、確定性的，而不是隨機的，通常將上述線性規劃稱為模糊線性規劃的原始線性規劃，模糊線性規劃模型是建立在上述原始線性規劃模型的基礎上，但克服了原始線性規劃模型的不足，能有效處理在約束條件與目標函數相互之間存在的矛盾，在上述信息戰資源線性規劃最優分配模型的基礎上，先求出最低成本Z0，在約束條件中，將「≥」模糊化為 (大約大於等於)，則可引入模糊約束集，並構造模糊線性規劃如下，設A＝(aij)m×n，B＝(bi)m×1，X＝(xj)n×1，C＝(cj)1×n稱minZ=CX~Z0]]>滿足AX~B,]]>X≥0為模糊線性規劃，Z0為模糊線性規劃中配方成本的期望值，可用上述普通線性規劃求得Z0，通過將約束集模糊化，求出約束集的隸屬函數；再將目標函數模糊化，求出目標函數的隸屬函數，然後根據模糊判決，用最大隸屬原則求模糊解x*，就可將上述模糊線性規劃轉化為另一普通線性規劃maxλ1+1di(j=1naijxj-bi),(i=1,2,,m)]]>-1d0(j=0ncjxj-Z0)]]>0≤λ≤1xj≥0(j＝1，2，…，n)其中di是各戰鬥力指標及信息戰資源用量約束的伸縮量，即各項戰鬥力指標及信息戰資源約束值的一個活動範圍，由信息戰專家根據經驗、作戰樣式及實際交戰的對象等因素來確定，di≥0(i＝1，2，…，m)，說明約束邊界模糊化了，從上述分析可見，di的引入也是將信息戰專家的經驗引入到信息戰資源最優分配或配方設計中，根據上述討論，對模糊規劃或模糊線性規劃的求解實質上是將模糊線性規劃的數學模型轉化為普通線性規劃模型來求解，模糊線性規劃的求解方法如下第一步，構造原始線性規劃模型，用單純形方法，求出該線性規劃模型的最低成本Z0，第二步，構造加伸縮量的線性規劃模型目標函數minZ＝CX約束條件AX≥B-D，X≥0式中，D＝(di)m×1用單純形方法，求出該線性規劃模型的最低成本(Z0-d0)，從而得到目標約束的伸縮量d0，第三步，構造模糊線性規劃模型，求模糊最優解及隸屬度，根據以上求解結果，並整理上述模糊線性規劃的數學模型，得出一個新的線性規劃模型如下，目標函數maxλ約束條件AX-Dλ≥B-D-CX-d0λ≥-Z0X≥0再用單純形方法，即可求出該線性規劃模型及模糊線性規劃的最優解(x1*，x2*，...，xn*，λ*)，信息戰資源的最優分配x*=(x1*,x2*,...,xn*),]]>最低成本z*=j=1ncjxj*,]]>由於模糊線性規劃是在原始線性規劃及加入伸縮量之後線性規劃基礎上構造的新線性規劃，所以它能夠根據原始線性規劃各項戰鬥力成分及信息戰資源的影子價格自動按決策者給出的伸縮量調整配方，從而能夠得到一個成本低，且又滿足要求的合理配方。
8.根據權利要求1所述的陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法，其特徵在於所述並用模糊規劃方法求解該模型，最終獲得根據需求對信息戰資源的最優分配方案是指原進行信息戰資源最優分配的模糊規劃模型的對偶模型可以用於分析原始線性規劃模型的戰鬥力指標的滿足程度對目標函數的滿足程度的影響，即用於確定戰鬥力指標的滿足程度對目標函數的滿足程度的影響，下述數學公式、推導過程、計算結果以及應用方法適用於對所有陸軍信息戰資源的最優分配的對偶分析，通過對上述原始線性規劃的對偶規劃的分析，可以研究在原始線性規劃問題中各個戰鬥力約束指標的經濟代價，這種代價也稱為影子價格，對於信息戰資源的最優分配問題來說，通過求解它的對偶問題，可以進行如下定量分析(1)根據影子價格可以計算出各種信息戰資源在最優分配或最優配方中的實際經濟價值，顯而易見，凡選入最優分配或最優配方的信息戰資源，其經濟價值必然大於或等於它的戰(市)場價格，反之，該信息戰資源將落選，因此決策者可以判斷，入選的信息戰資源的價格上升到何種水平時，相關的最優分配或最優配方中該信息戰資源的配比將下降甚至將不能繼續使用，而落選的信息戰資源價格下降到何種水平時，再選入最優分配將肯定獲利，(2)給出組成最優分配的各種信息戰資源的價格有效範圍，信息戰資源的價格在此範圍內變化時，最優分配結果將保持不變，一旦信息戰資源的價格超過其有效範圍，則需要重新進行最優分配，以確保成本最低，(3)計算戰鬥力指標的有效區間，在此區間內多種戰鬥力指標的影子價格不變，此時戰鬥力指標降低一個單位值，分配的信息戰資源成本降低值等於該戰鬥力成分的影子價格，決策者可以據此尋求降低成本的有效途徑或選擇具有經濟效益的某種信息戰資源，為了藉助原始線性規劃模型的對偶模型，進一步分析上述原始線性規劃模型的解的結構特徵，定義由目標函數和約束方程組構成的、上述原始線性規劃模型的對偶模型為描述對m個戰鬥力要素的決策變量yj(j＝1，...，m)的線性規劃模型目標函數MaxG為使戰鬥力含量指標達到最大化MaxG＝b1y1+…+bmym約束方程組為a11y1+a21y2+…+am1ym≤c1a12y1+a22y2+…+am2ym≤c2…a1ny1+a2ny2+…+amnym≤cmy1≥0，y2≥0，…，ym≥0其中決策變量yj(j＝1，2，…，m)為待求信息戰資源的戰鬥力指標bj(j＝1，2，…，m)的影子價格或機會成本，通過單純形算法求解上述對偶線性規劃模型，即可完成對上述原始線性規劃的對偶分析。
全文摘要
本發明涉及陸軍信息戰資源模糊規劃最優分配方法，涉及軍事及相關領域，最優分配對象為陸軍信息戰資源，該方法首先定義信息戰資源的分配和信息戰資源的戰鬥力屬性，然後構造對信息戰資源進行分配的準則，並根據對信息戰戰鬥力需求的指標，建立對信息戰資源最優分配的模型，並用模糊規劃方法求解該模型，最終獲得根據需求對信息戰資源的最優分配方案，該方法具有高效、簡單、客觀、應用廣泛和明顯提高戰鬥力等特點，可廣泛用於所有陸軍信息戰資源的最優分配，本發明進一步涉及實現這種方法的技術。
文檔編號G06Q10/00GK1818950SQ20061003885
公開日2006年8月16日 申請日期2006年3月15日 優先權日2006年3月15日
發明者朱澤生, 孫玲 申請人:孫玲