第5卷第4期 智能系统学报 Vol.5 No.4 2010年8月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Aug.2010 doi:10.3969/j.issn.16734785.2010.04.000 采办协同工程中的不确定多属性决策技术 冯珊，郭四海12 (1.华中科技大学控制科学与工程系，武汉430074：2.武汉理工大学自动化学院，武汉4300701) 摘要：针对复杂武器装备采办协同工程全寿命周期、全系统、全方位的决策需求，在分析了虚拟采办SB信息具有 宏观、定性和不确切特点基础上，提出将不确定多属性决策引入到SBA问题空间的策略.通过将SBA问题求解过程 分解与归纳为不确定多属性决策过程，继而根据SBA信息不确定类别确定解的获取方式，从而将理论上的复杂采办 决策问题转化为能工程化处理的迭代逼近的数值计算，并建立了基于Wb服务的多属性个人决策和群体决策2类 不确定算法工具包.最后在SBA协同工程平台中检验了该方法的可行性和工具包使用有效性. 关键词：虚拟采办；决策支持技术；不确定多属性决策；协同工程环境 中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：16734785(2010)04028309 Uncertain multiple attribute decision making techniques in a cooperative engineering environment FENG Shan',GUO Si-hai1.2 (1.Institute of Systems Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China;2.School of Automa- tion,Wuhan University of Technology,Wuhan 430074,China.) Abstract:Acquisition requirements for complex weapon systems in a cooperative engineering environment include an analysis of the full life cycle of the total system and an all-round,multi-angle multi-discipline?]view of the problem.Analysis of the system for business automation (SBA)procedures for virtual acquisition revealed them to be macroscopic,qualitative and inaccurate.A multi-attribute decision making system was therefore developed for the SBA problem space.With this method,the process of solving an SBA problem was reduced to an uncertain and multi-attribute decision-making process.Then according to the degree of uncertainty in the SBA information,the decision making problem was further transformed into an iterative approximation of a numerical calculation.Based on web services,two multiple attribute software packages were developed,one for individual decision-making and the other for group decision-making.Finally,on the SBA cooperative engineering platform,we verified the feasibil- ity of the proposed method and the effectiveness of the software packages. Keywords:virtual acquisition;intelligent decision support technique;uncertain multiple attribute decision making; cooperative engineering environment 虚拟采办SBA(simulation based acquisition)主 略说明.决策者在信息不确定、不完备、可改变的条 旨是基于建模与仿真技术使能的协同工程环境支撑 件下，提出备选方案集，使之在智能决策支持系统辅 下，决策者依靠有关潜在解（备选方案）及其风险的 助下演化为实用方案.决策机制应从SBA初始阶段 充分知识，在最恰当的时机获得满意的采办决策，使 即开始介人，并贯穿于系统采办全生命周期，并且决 真实采办更好、更快和更便宜13].SBA的驱动因素 策过程与真实采办过程并发进行，不断地将改进方 是军事需求，它的表达常是宏观、定性和不确切的简 案反馈到真实采办过程中，只有通过以决策者为中 心的知识创新及其决策认知能力提高的反复的过 收稿日期：200901-15. 程，才能降低采办风险，达到采办装备的最佳效费性 基金项目：“十一五”国家部委资助项目(513040501)：国家部委重点 基金资助项目(9140A04050707);国家自然科学重大基金 能，最终提供满足采办目标和用户需求的武器系统： 资助项目(79990580). 在武器装备系统采办协同工程的全生命周期的 通信作者：冯珊.E-mail:sfeng@mail.hust.edl.cm 各阶段，决策主体（们）面对的主要困难就是如何处
·284 智能系统学报 第5卷 理与决策客体相关的信息随机性、模糊性、粗糙性、 息，因此将采办目标系统能掌控和获取的信息按属 时变性和由之产生的多重不确定性.采办使命要求 性值和权重的不确定类型划分为以下类型.在虚拟 决策者在能采集到的有限信息基础上，通过甄别、筛 采办实际决策过程中，权重W不确定形式包括以下 选、集结等处理过程，适时作出抉择，形成初步方案， 5类： 再通过个人理性决策和群体研讨决策循环迭代的逼 1)属性权重完全未知.这种不确定多属性决策 近最优解过程，使初步方案演化为满意方案.本文在 无法给出关于属性权重的任何信息， 对SBA中不确定决策特点进行分析的基础上，提出 2)仅有方案偏好的权重信息.这种没有直接给 基于Wb服务的多属性个人决策和群体决策2种 出属性权重量化数值，但决策者对方案有偏好，即对 算法工具包，旨在支持将不确定的SBA问题求解转 属性的偏好隐藏于对方案的偏好中给出. 化为确定性决策和代数方程组问题求解，从而成为 3)属性权重信息不完全已知.属性权重的不完 在SBA协同工程平台上供决策者易于掌控的辅助 全信息至少包括以下3种情形：①o:≥；②ω：- 工具集.基于不确定多属性算法工具包，本文建立的 0≥a:;③a:≤w:≤：+e,其中a:和e:为非负常 SBA不确定多属性决策案例从SBA任务需求描述、 数.①和②中0：和0：具有一定的可比相关性，③中 任务演进、研讨模型与决策灵敏度分析4个方面描 描述属性权重为区间形式，属性α心：和e:为非负常 述了如何从少参量、信息不完整的采办需求演化成 数. 为多参量、信息较完整的概念设计多属性决策的全 4)属性权重表示为模糊数.常采用的模糊数为 过程 梯形模糊数和三角模糊数.在决策者无法以精确的 数值给出属性权重时，以模糊数表示权重是较好的 1SBA中不确定决策特点分析 选择 SBA中的不确定性可以体现为在多属性决策过 5)可知属性之间的两两判断关系.这种情况没 程中的许多方面，如决策属性值有区间数和语言类 有直接给出属性权重，而是利用一定的标度对属性 型，决策权重有完全未知和部分未知等形式.针对 进行两两比较，得到判断矩阵，一般是构造互反判断 SBA中不确定性的特点首先建立不确定多属性决策 矩阵和模糊互补判断矩阵、残缺互补判断矩阵、混合 算法工具包，再通过预置的智能选择机制，决策用户 判断矩阵等， 可从算法工具包中选用适合当前具体采办任务的决 在虚拟采办实际决策过程中，将方案属性集F 策方法集合，由此切入备选方案集生成、评估和排 不确定形式分为以下3种类型： 序、进而运用群决策方法考察群体的选择等SBA决 1)属性值为区间型.属性值为区间数即决策者 策全生命周期过程【46 对属性以区间值形式进行决策，如方案属性集合 1.1SBA中不确定多属性决策定义 {x}中的元素都是区间型数值a=[a,a”]={x 记M={1,2,…,m,N={1,2,…,n}有如下定 a≤x≤a'. 义，称A=(X,W,F)为一个多属性决策模型，其中X 2)属性为语言值.决策者通过设定一组语言评 为方案集，X={x,x2,…,xm}表示多属性决策的方 估标度对决策问题进行测度.常用的语言标度有 (低、中、高)，（很差、差、一般、良好、优）等。 案：W为属性权重集，W={0,,…,,,名=1： 3)属性值为模糊数.决策者评估方案的属性值 F为属性集F={fIω→x},其中为方案x的第j 不是以确定的数值给出，而是以梯形模糊数或三角 个属性值，A为决策目标，多属性决策的目标是从已 模糊数形式给出： 知方案集X中得到一个满意方案、一组方案满意度 1.2不确定多属性决策算法工具包 的排序或方案的分类.对一个多属性决策A=(X, 通过把SBA决策中的不确定信息按属性值和 W,F),当W和（或）F为不确定值时，称为不确定多 权重划分成不同类别分别处理，建立的不确定多属 属性决策[7] 性决策算法工具包可以支持决策者提升关于 根据不确定多属性决策的定义，在SBA系统中 “问题-解”的知识的深度，不但是将理论上的复杂 涉及的多属性决策问题的方案集X一般已知确定， 采办决策问题工程化处理的一种务实的方法，也是 采办决策者需要根据权重集W和属性集F综合得 通过可执行的简单数值计算的迭代逼近复杂问题求 出决策结果.根据采办经验和有限的采办数据分析， 解的一种定性与定量相结合的有效方法，目前已经 采办决策者往往不能给出决策属性值或权重精确信 实现的不确定多属性决策算法工具包包括2类算法
第4期 冯珊，等：采办协同工程中的不确定多属性决策技术 .285. 工具：基于Wb服务的多属性个人决策算法工具包 算法，并根据Wb服务提供方式对其进行标准化， 和基于Web服务的群决策算法工具包. 为了提高算法计算精度和效率，采用Matlab R2007 1)基于Web服务的多属性个人决策算法工具 作为Wb服务计算平台，并对输入输出数据进行规 包.该工具包收入了基于OWA算子的多属性决策 范化处理，表1和表2分别是该工具包中按决策属 方法、基于信息熵的多属性决策方法、基于投影的区 性集F和权重集W的不确定类型进行分类的部分 间值多属性决策方法、逼近理想点的区间值多属性 决策算法说明. 决策方法等普遍认可的45种常用多属性个人决策 表1按决策属性集F分类的工具包算法说明 不确定类型 典型决策方法 主要算法 a/ ∑(ag)2 属性值为区间型 基于可能度的多属性决策方法 g=a√a) (）=GL0WA(<Ta,m1,a1>,…,<Tm,Tm, 属性值为语言型 基于GIOWA的多属性决策方法 D(x,x)=D(,ia）田w,D(,ia)①…⊕ 属性值为模糊数型基于理想点LHA的多属性决策方法 wnD(7t,in）,ieN 表2按权重集F分类的工具包算法说明 不确定类型 典型决策方法 主要算法 ,Irg-r附 权重未知 基于离差的多属性决策方法 台 ban(k】 权重为偏好 基于最小偏差的多属性决策方法 v(k) bman(k】 √名酒 权重部分未知基于方案满意度的多属性决策方法P:(。) Z()-Zin -2()ieN z(a）=LWM(r,,…,r）=maxmin,r, 权重为语言模糊数 基于LWM的多属性决策方法 jeV,k=1,2,…,t 基于模糊互补判断矩阵的 权重为判断矩阵 0=0g-1 多属性决策方法 (-ae) 2)基于Web服务的多属性群决策算法工具包. 了具备明确性、中性、匿名性、单调性、齐次性和pa 针对SBA过程的特点，群体研讨决策主要解决个人 reto最优性的6种常用社会选择函数和基于特征向 理性决策基础上的多层次、多领域专家研讨协同决 量方法的25种多属性群体决策算法.可以根据群体 策.基于Wb服务的群体决策集结算法工具包收入 决策的不同需求支持多个决策者各自持有对备选方
.286 智能系统学报 第5卷 案的优劣排序结论，通过不同函数运算得出最具群 2 SBA中不确定决策实施策略 体代表性的方案排序，或与个人决策结论最一致的 群决策结论.表3给出工具包中典型的群决策算法， 运用不确定多属性决策方法在SBA任务中具 表3工具包中典型群决策算法 体解题路线是：在采办决策问题空间，将现实复杂任 务归结为不确定多属性决策问题，决策者应确定属 方法类型 典型方法 性集、权重、可能的算法，收集相应信息，并根据信息 >Borda-函数 的类别确定解的获取方式. >Condorcet-f数 Matlab在科学计算领域则具有强大的功能，尤 补会 >Copeland-函数 其在人工智能领域拥有众多功能强大的函数库，可 选择 >Nanson所数 以较为容易的实现功能非常复杂的不确定多属性决 两数 ,Kemeny听数 策算法，因此不确定多属性决策算法工具包采用 >Cook-Seiford P听数 Matlab来实现相应的算法设计和运算.采用了组件 >基于CWGA的多属性拼体决策 方法 编程的思想，应用Matlab Builder for.NET将上述算 多属性 >基于模糊判断矩陈的多属性 法封装为COM组件，然后在Visual Studio2005中将 群体 群体决策方法 不确定多属性决策算法COM组件包装成Wb服务 决策 >基于EOWA的多属性群休决策 方式供分布式用户方便调用，并设计友好的用户交 方法 方法 互界面，从而实现B/S模式下的基于Wb服务的不 >基于理想点和LHA的多属性群 确定多属性决策算法工具包.不确定多属性决策算 体决策方法 法的设计演化过程如图1所示.下面详细说明演化 过程中各阶段具体工作， 不确定多属性 个休决策算法 MATLAB Builder M啊数文件 for.NET Visual Studio SBA智能决策 Web Service 支持协同 不确定多属性 2005 工作平台 群决策算法 MATLAB Builder M两数文件 COM 决策算法导入 COM组作 组件接口 Web服务 系统集成 图1不确定多属性决策算法设计演化过程 1)决策算法导入.先根据预选的不确定多属性 所有使用该方法的模块进行修改，降低系统维护成 决策方法理论，设计其详细的算法流程，再依照 本，提高了系统灵活性。 Matlab的语法编写算法Matlab函数，经过编译无误 4)决策Web服务形成.基于Web决策服务方 后保存为M文件. 式实现在Internet上SBA决策模型的动态调用与互 2)封装决策算法组件.通过Matlab Builder for. 操作.决策服务封装了离散的决策模型与计算模型， NET工具将已经编写完毕的不确定多属性决策算 每一个决策服务的模块都有明确的接口、输入、输 法M文件转变为.NET assembly类库或COM对象 出、功能等方面的描述，并通过服务提供者、服务注 提供给分布式Wb服务调用，并可支持在未安装 册中心与服务申请者3类角色的交互执行发布、查 Matlab的平台上运行所用的计算引擎。 找、绑定等基本操作.在具体Wb服务调用过程中， 3)通过标准接口调用生成的算法组件.在Vsu 决策方法服务将通过输入接口得到的决策数据经过 al Studio2005平台中调用算法其标准接口，可以实 相应处理后，在服务器端调用计算引擎进行精确的 现组件与调用方输入输出的标准化，优点是不确定 计算并将结果返回给对应的决策方法Web服务，再 多属性决策组件本身不用提供多种接口，特别当不 由Wb服务以XML格式的输出返回给调用方查看 确定多属性决策方法更新后接口有变化时也不用对 结果.Web决策服务工作体系见图2所示
第4期 冯珊，等：采办协同工程中的不确定多属性决策技术 .287 模型自动匹配 流程检索 采办流程库 模型查询 3 SBA中不确定决策案例 存储分发 具体决策流程 格式化 本文以防空导弹虚拟采办为例说明在SBA不 服务描述 构造 ?选择 文档 确定决策方法的应用.在SBA全生命周期中的各个 服务模板 致化描述 候选服务 阶段均存在决策需求，如在概念设计阶段，需要对多 服务描述 种备选方案进行比较，以便从中选出最佳的或折中 需求描述 列表 文档(XML) 服务发现 执行 的方案；在方案实施阶段，需对实际的部署情况与设 计方案进行比较，确定实施方案总体性能是否到达 服务发现引寧 二服务执行川努 设计要求；在武器装备使用阶段，需对战斗部署方案 精化 分发 进行跟踪决策，以便及时发现问题，调整部署方案，。 疗储 这里仅以概念设计阶段为例说明SBA不确定决策 军事需求库 数据库 方法实施的步骤和评估结果.在SBA协同工程环境 中，实现从决策问题提出到决策优化结果的全过程 Wrh服务器 如图3所示. 图2采办Wb决策服务工作体系 3.1SBA任务需求描述 反复求精、排序择优的决策过程，结合经验知识和革 委员会 8品 定性认识，快策建枫定量分标 快策结 决策 4 复杂 可溯性分析 研刊交网路不 方案集结 决策问题 冲突化解 敏度分析 定性认识 决策建模 定量分析 +快策结果 决策 专家n 优化结果 图3SBA决策形成过程示意图 进行SBA复杂问题决策之前，首先需要对相关 新知识，将之塑造成决策者满意的初始能力文件。 军事需求文件进行理解并形式化描述，该形式化描 XML描述的军事需求文件与相应自然语言对照表 述要求不仅要能准确表达SBA这类大型复杂系统， 达见表4. 达到便于用户正确理解与系统分析决策的无二义 表4军事需求文件对照表 性，而且还要有利于机器的自动处理，从而提高人 机解决复杂问题的能力.由于武器装备虚拟采办中 文字描述 XL描述 使用不同来源的各种数据、信息、知识、模型通常有 SBAMID >InfList Name 各种不同的表达规范，为了达到采办决策主体间基 基本信息描述 “BaseIn”"Memo=“基本信息描述”> 于共享信息的共识和模型与仿真可重用和互操作的 采办目标 <CoDetailModel Memo=“采办目标”> 要求，所有数据/信息/知识/模型/仿真均采用XML 进行统一描述。 <CoSBATaskRange Memo=“范围” 采办任务范围 相应实施的SBA任务需求描述策略中，首先将 Content=“n> <SBAkeyId Value=“”Memo=“边界条 下达的军事需求指南文件转换成XML格式的描述 关键边界条件件项”/><SBAkeyName Value=“” 文件，在对上述需求文件理解形成初步作战概念、功 Memo=“边界条件值”/> 能概念和体系结构的基础上进行采办初始分析，采 <CoSBAEnv Memo=“环境”Content= 取渐进方式逐步细化采办需求形成备选方案集，然 作战环境 “”></InfList> 后采用基于XML的方案描述格式形成可供人机系 统共同使用的备选方案集，然后在此基础上再经过