遂行多样化任务的后勤装备维修保障能力综合评估

遂行多样化任务的后勤装备维修保障能力综合评估

通过分析武警部队执行多样化任务的特点及实际情况、后勤装备维修保障的定义，使用专家咨询法和模糊综合层次分析法相结合的方法对后勤装备维修保障能力进行评估，该方法较为科学简便、易于实施。并结合评估指标选择原则，建立遂行多样化任务时的评估指标体系，该指标体系较为全面客观的涵盖了后勤装备维修保障的特征。

标签：多样化任务；后勤装备；维修保障；评估

1 综合评估方法的选择

1.1 后勤装备维修保障的特点

由于多样化任务具有突发性、紧急性、重要性等特征，后勤装备维修保障也呈现出以下特点：一是事发突然，组织后勤装备维修时效性要求高；二是任务重大繁多，组织协调难度大；三是任务机动，后勤装备维修伴随性要求高[1]；四是环境复杂，后勤装备适应性要求高；五是受敌威胁大，易发故障，实施维修保障难度大。

1.2 方法的选择

后勤装备执行任务阶段维修保障能力综合评估问题实质上就是一个多指标决策评估问题。把握上述后勤装备保障的特点，结合部队执行任务时遇到的实际问题和突发情况，文章选择专家咨询法与模糊综合层次分析法相结合的综合评价方法。该方法既能有效参考专家的主观实际经验，也能结合客观科学的定量分析，得出便于比较评估的数值。

2 综合评估指标体系的确定

后勤装备维修保障是指后勤装备维修保障系统在一定的条件下，将损坏的后勤装备恢复到正常可操作状态或为预防后勤装备损毁所采取的预防性维修等一系列行为和制度[2]。在充分理解上述定义、结合执行任务及后勤装备维修保障自身的特点的基础上，文章建立的指标体系如图1所示[3]：

3 综合评估指标体系权重的确定

3.1 得出判断矩阵

在层次分析法中，上述评估指标体系中A层称为目标层，B层称为准则层，C层称为方案层。首先对同一层次下的指标进行比较，需要对重要多少赋予一定的数值，这里使用1-9 的比例标度法。选择经验丰富的相关专家对指标相对重要性进行判断，可得出A的判断矩阵。同理可得B1，B2，B3，B4，B5，B6的

判断矩阵，由于文章数据量较大，篇幅有限，故具体数据不一一列出。（见图2）

3.2 计算各指标权重

这一步是要解决在准则Ck下，n个元素A1，…，An排序权重的计算问题。对于n个元素A1，…，An，通过两两比较得到判断矩阵A，解特征根问题：

Aw=？姿maxw

所得到的w经归一化后作为元素A1，…，An在准则Ck下的排序权重，这种方法称为计算排序向量的特征根法。特征根方法中的最大特征根？姿max和特征向量w，可用Matlab或层次分析法等数学软件直接计算。例如利用Matlab 软件计算A的最大特征根？姿max和特征向量w，再对特征向量进行归一化，可得准则层下各因素的权重系数：

w=（0.1963 0.3851 0.1963 0.0672 0.1110 0.04437）T

同理可得目标层下各元素的的权重系数，综合可得表1：

3.3 一致性检验

在构造两两判断矩阵时，一个混乱的经不起推敲的判断矩阵可能会导致决策的失误，其可靠性也值得怀疑，因而必须对判断矩阵的一致性进行检验。判断矩阵一致性检验的步骤如下：

（1）计算一致性指标 C.I.：C.I.=■

其中n 为判断矩阵的阶数

（2）查找平均随机一致性指标R.I.：一般按照表2所示取值：

表2 随机一致性

（3）计算一致性比例 C.R.：C.R.=■

当C.R.<0.1时，可认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判断矩阵作适当的修正。按以上步骤对准则层矩阵A进行一致性检验可得：

C.I.A=0.00898，R.I.A=1.26，C.R.A=0.00713。

同理可得：C.R.B1=0.009334，C.R.B2=0.00739，C.R.B3=0.005523，C.R.B4=0.008846，C.R.B5=0.008847，C.R.B6=0.003558。

总体一致性指标：C.R.=0.0179

由以上数据可知各层指标C.R.均小于0.1，说明各层次的判断有较满意的一致性。

4 模糊综合评价

4.1 构造评价指标集合U和评语集合V

评价指标集合为上述所列指标体系；设评语集合为V={优，良，中，劣，差}。

4.2 计算各指标评价隶属度

从文章所构建的指标体系可以看出，其中既有可以直接获取数值的定量指标，如人员满编率、设备配套率等指标；又有不能直接获取数值，但对完成任务至关重要的定性指标，如人员职责使命、组织领导等指标。

（1）定量指标的评价主要依据任务完成后的后勤装备维修保障的相关数据得出，如人员在编率：C11=n/N×100%

其中n为实际参与任务的人数，N为人员总数。

（2）定性指标的评价则主要采用专家评价法，按照公式：vi=ni/N

其中vi表示某项指标隶属于第i项评语的隶属度，ni表示第i项评语的得票数，N表示专家总人数。

最后总体依据表3所示专家评价表计算隶属度，表3所列因素为一级指标，二级指标专家评价表同理可得出。并可得到图3所示的模糊综合评价矩阵Ri，现设评价数据如图3所示。

4.3 得出评价结果

已知n个二级指标权重向量Wi=（w1，w2，…，wn），通过专家评价表得出模糊综合评价矩阵Ri，为充分利用相关数据，文章采用M（●，？茌）模型进行计算，则可得一级指标单因素评估向量：Bi=Wi·Ri

同理由一级指标权重W和综合评价矩阵R可得出总评价结果：

A=W·R=（0.1658 0.4680 0.2434 0.1195 0.0041）

评价结果计算方法有以下两种：（1）最大隶属度法。根据数值最大者进行判断，如根据本次计算结果则该次任务完成评价为良。（2）加权平均值法。首先按评语赋值相应分数，如优、良、中、劣、差分别赋值5、4、3、2、1分。则u==3.6714。