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油料被喻为战争的“血液”,是部队后勤的重要物资之一,在部队作战、非战争军事行动、日常训练中发挥着不可替代的作用,并随着部队信息化和机械化建设的不断推进变得更加重要。油料保障能力评估是对油料保障体系建设的全面检验,也是对油料保障能力进行科学运用的基本前提和关键环节,对指导油料保障体系建设具有十分重要的意义[1]。舒先胜等[2]运用主成分分析法对油料保障能力进行评估,魏小林等[3]应用突变级数法对后方油库反恐油料保障能力进行综合评价,龚杰等[4]构建基于云模型和层次分析法的油料保障能力评估模型,陆思锡等[5]采用云重心理论建立舰艇部队作战油料保障能力评估模型。除此之外,文献[6-9]分别利用网络分析法(ANP)、聚类分析、灰色评估、模糊综合评价等方法进行保障能力评估。综合现有研究可知,油料保障能力评估权重计算偏重主观性方法,专家赋权均一化问题严重,评估方法对样本数据要求较高且计算过程复杂,评估的准确性和客观性都受到一定影响。因此,本文在深入分析油料保障能力评估问题的基础上,根据能力构成要素构建评估指标体系,提高指标体系评估的可操作性和准确性。分别利用聚类分析和熵权原理确定专家权重和指标权重,采用TOPSIS方法进行油料保障能力评估排序,既避免了专家赋权的均一化问题,又避免了指标赋权的主观性问题,构建起高效科学、简单易行的评估模型,为油料保障能力评估提供参考。1基本原理1.1评估排序原理逼近理想解排序(technique for order preferenceby similarity to an ideal solution,TOPSIS)法是对现有对象进行相对优劣评价的有效方法。基本原理是根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度,对评价对象进行排序,即从数据中构建最优的正理想解和最差的负理想解,然后构建距离公式,依次求解决策对象与正理想解和负理想解的距离,将两个距离比作为衡量决策对象的标准[10]。TOPSIS方法是解决多属性决策排序、评估等问题的常用方法,具有简单易操作、样本需求低的优点[11]。1.2专家赋权原理专家是进行油料保障能力评估的主体,其权重对于评估结果影响较大,必须采用客观合理的方法确定专家权重。传统的专家权重确定一般采取平均法,但是将专家的权重平均化这种主观赋权的方法难以真正反映专家队伍的内在专业差异。一般来说,当由较多专家共同评估时,越多专家的评估矩阵相近,此类专家的共识度越高,评估结果准确性和可靠性越高,理论上专家权重也就越大[12]。按照这个思路,本文根据专家评估矩阵,采用聚类分析的方法,将评估相近的专家归并成类,然后根据分类结果确定专家权重,充分考虑专家本身逻辑性[13],避免了专家赋权的均一化弊端,能够有效提高评估的整体精度。1.3指标赋权原理指标是进行油料保障能力评估的客体,其权重对于评估结果具有关键性的影响。按照熵权理论,如果指标评估值的无序程度越大,指标信息熵越小,该指标提供的信息量越大,在综合评价中所起作用理当越大,该指标权重就应该越高[14],反之亦然。本文根据指标评估值的无序程度大小计算熵,然后运用熵权法确定指标权重。1.4评估模型框架综合以上分析研究,本文构建油料保障能力评估模型(如图1所示)。首先,深入分析油料保障能力构成要素及建设评估要求,建立油料保障能力评估指标体系;然后,根据专家评估矩阵,利用聚类分析方法和熵权法,先后进行专家权重和指标权重的确定,将得到的权重用于评估矩阵加权处理;最后,采用TOPSIS法计算综合评估值,利用综合值作为评估标准,对评估对象进行评估排序。2指标体系构建油料保障能力评估

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