1.4 体系贡献率评估的研究进展

1.4.1 国内研究进展综述

近年来，国内的体系贡献率评估研究在广度和深度两方面呈现持续拓展和深入的趋势。下面根据研究框架对概念内涵（隶属基础理论）、评估方法、评估流程、评估指标和评估数据等方面的研究进展进行综述。

1.4.1.1 概念内涵

管清波等将体系贡献度（贡献率在部分文献中又称为贡献度）的内涵分为需求满足度和效能提升度两方面，罗小明等则从任务、能力、结构、演化4个维度来探讨武器装备体系贡献度的内涵。借鉴以上研究，本节对体系贡献率的概念内涵进行了初步梳理，从体系性能、体系功能、任务效益和综合贡献4个维度列举了其基本内涵和代表性定义，见表1-2。

总体来看，作战体系的根本任务是“能打仗、打胜仗”，体系能力和效能方面的贡献是体系贡献率评估的首要问题和最终目标，因此目前大多数研究都将能力和效能作为体系贡献率评估的基本依据。此外，关于问题域的其他4个维度，经济成本可以通过敌我损毁比等综合效能指标部分体现，体系结构、型号谱系（可以简称为型谱）、支撑技术等对体系的贡献最终也要通过能力和效能来体现。

1.4.1.2 评估方法

评估方法是体系贡献率评估活动的核心技术要素，也是体系贡献率研究的核心内容。一般来说，评估方法要解决评估模型构建、评估数据获取和评估指标设置三方面的技术问题，但是各类评估方法的侧重点不同。借鉴已有的评估方法分类，按照概念内涵的分类定义对代表性的评估方法进行综述，见表1-3。需要说明的是，下面给出的研究进展综述包括1.4.1.3节～1.4.1.5节给出的评估流程、评估指标和评估数据的基础方法内容。

（1）从结构角度来看，代表性的研究有抗毁性方法、体系结构方法、复杂网络方法。其中，抗毁性方法主要从抗毁性角度分析装备对体系结构抗毁的贡献度：首先基于作战环思想提出作战环综合评估指数，用作体系结构抗毁性测度；然后在体系中除去某一装备，重新计算体系抗毁度，进而求得该装备对体系结构抗毁的贡献度。该方法具备操作简单、指标明确、流程可操作性强等优点，但是基本没有反映体系动态对抗复杂性。体系结构法认为，装备体系中包含的各类装备系统组合在一起，形成了各类结构，主要有层次结构和作战功能结构，而结构贡献度是指包含和不包含被评武器装备的作战体系在其任务编成能力、结构特性、信息连通质量、信息保障时效性、作战协同能力等方面满足相关需求的程度。该方法具有一定的综合性，构建的评估模型较为复杂，指标体系较为全面，但是仍主要从静态结构关系出发，结果的可信度和可解释性一般。复杂网络方法通过分析武器装备作战体系网络的拓扑结构，开展基于不确定性自信息量的武器装备作战体系贡献度评估，并探讨了网络结构演化及度量参数改变对武器装备体系贡献度的影响。该方法具备操作简单、流程可操作性强、指标体系易于构建和度量、结果可解释性较好等特点，但是其对于体系动态行为和机理的考虑不够，导致结果可信度一般。

（2）从功能角度来看，代表性的研究有OODA作战环方法、认知计算方法、MMF-OODA方法等。OODA作战环方法通过将武器装备与装备间关系分别抽象为作战网络中的节点与边，建立基于作战指标的节点与边关系描述模型，并构造基于作战环的综合影响指标，以对武器装备体系作战网络的作战能力进行评估，同时建立装备的贡献率评价模型，用于衡量单装备在武器装备体系中的贡献程度。该方法采用能力指标数据，模型复杂度不高，主要从能力角度构建指标体系，结果具备一定的可信度和可解释性。认知计算方法从功能角度开展能力和效能评估，并基于体系运行机理认知模型进行能效综合，实现解析能力评估和仿真效能评估两种结果的有机融合。该方法具有以下特点：评估数据要求较高，具体包括仿真实验数据、能力指标数据、专家经验数据3种类型；评估模型结构复杂，需要综合上述3种数据构建解析模型；评估指标体系需要综合能力和效能两方面指标；评估流程复杂，对评估人员要求较高，成熟度一般；由于基于能力和效能模型进行结果一致性判定，结果可信度较高；根据体系运行机理对结果进行因果解释，结果可解释性较强。MMF-OODA方法是基于使命能力框架的体系能力需求满足度的白箱评估和基于OODA的体系效能黑箱评估的结合，其特点与认知计算方法类似。

（3）从过程角度来看，代表性的研究有探索性分析方法、Agent仿真方法、基于规则推理的能力-任务（能力-任务映射）方法等。有学者将探索性分析方法用于描述被试系统直接任务作战体系和联合作战体系中实体间的关联关系或交互，并对作战体系结构、功能和行为演化特性，以及作战体系各组分系统或能力要素之间的影响作用或涌现效应进行建模，从而对作战体系内各组分系统的相互贡献率进行评估。该方法需要收集大量数据，建立的探索性分析模型也比较复杂，尽管以体系对抗效能为主要指标，具备较好的结果可解释性，但是涉及的因素多且建模难度大，导致流程复杂，结果可信度一般。有学者采用Agent仿真方法，按照被试系统遂行直接和联合作战的任务剖面及作战流程，设计被试装备体系和联合作战体系中各要素间的交互规则，分析上述体系内、外部作战适应能力的演化机制及效能涌现特性，评估装备体系内、外部的贡献率。该方法与探索性分析方法类似，但其建模层次较低，因而具有更强的建模描述准确性，结果可信度也较高。能力-任务映射方法从体系作战的角度给出装备对体系作战任务贡献率的定义，并提出采用规则描述“能力-任务”映射关系的方法，通过建立能力对任务执行水平影响的推理规则库，推理装备对任务的支撑，分析装备对任务的贡献率。该方法主要收集能力属性数据，以任务-能力指标为主，模型复杂程度较高，虽然能够根据任务对能力的支撑关系进行结果解释，但因没有考虑体系对抗，其结果可信度不高。

（4）从综合角度来看，代表性的研究有结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）方法、粗糙集方法、AHP（层次分析法）综合评估方法。SEM方法从增强作战效果贡献率、增强作战效率贡献率、降低作战代价贡献率3种指标出发，着眼增强作战体系生存能力、指挥控制能力、信息协同能力和打击协同能力，提出武器装备作战体系贡献率评估指标框架，并基于SEM建立作战效率、作战效果、作战代价与体系作战能力和体系贡献率之间的定量关系模型。该方法建立了能力指标和效能指标之间的定量关系，具有较好的结果可解释性，但是因为两种指标之间的关系复杂，在机理不明确的情况下，难以保证通过统计拟合方法建立的定量模型的可信性。粗糙集方法通过揭示评估数据间的依赖关系，分析性能属性对贡献率属性的重要度，并剔除冗余指标，简化评估指标框架。该方法通过将粗糙集理论应用于体系贡献率评估，借助体系使命任务效能指标和体系涌现性效能指标来综合评估体系贡献率，能够较好解决评估指标和评估标准模糊性的问题，但因其缺乏对体系对抗过程和机理的相应研究，结果可信度和可解释性一般。AHP综合评估方法从体系功能适应性、作战使命任务权重、体系结构3个角度进行综合评估，计算装备在多个作战体系中的贡献率，并通过基于AHP的权重赋值和多层加权融合获得装备体系贡献率综合值。该方法要求定性与定量数据相结合，模型复杂度高，指标体系包含结构、功能和任务3种类型，评估流程复杂，结果可信度较高、可解释性较好。

1.4.1.3 评估流程

如何建立要素齐全、操作性好的评估流程，使得体系贡献率理论方法研究在装备体系化发展与运用的具体工作中落地，是当前体系贡献率研究的一个焦点问题。按照流程的适应范围，体系贡献率评估流程研究可分为以下3类，它们一般涵盖评估目标设定、评估指标设置、评估模型构建、评估结果解算等环节，对于在实际工作中开展体系贡献率评估具有一定的指导意义。

（1）理论框架导向的评估流程研究，即在采用某个通用理论或者研究框架进行体系贡献率评估研究时提出相应的流程。这类流程具备一定的通用性，适用于多种方法和多种应用领域的体系贡献率评估。李怡勇等认为体系贡献率评估作为一种新型评估活动，既遵循评估的一般过程和方法，又有其独特的内涵和特殊性，并从作战体系对抗理论角度出发，提出了一般性的流程，具体包括确定评估目的与对象、设计作战背景、建立评估指标框架与计算模型、实施评估数据采集与指标计算，以及提出评估结果、问题与建议等步骤。罗小明从任务-能力-结构-演化的综合研究框架出发，提出了多维探索体系贡献率评估流程，具体包括确定评估目的与对象、建立体系模型和指标体系、设置作战想定和确定探索样本空间、多维体系贡献率探索性分析建模、探索性分析实验与数据采集、计算评估结果与形成评估报告等步骤。

（2）方法技术导向的评估流程研究，即在进行具体评估方法研究的同时提出该方法的运用流程。这类研究主要描述评估过程中的某个技术难点，着重研究与方法相关的流程部分，通常不涵盖评估流程的所有要素。王楠等提出了基于粗糙集的体系贡献率评估流程，具体包括以下步骤：评估指标分析、构建粗糙集数据表模型、计算性能属性对贡献率属性的相对重要度、实施性能属性约简、综合评估计算。李小波等提出了能效综合评估方法的基本流程，具体包括评估需求分析、评估方案设计、基于能力的全面初步评估、基于效能的重点专项评估、能力-效能综合评估、基于体系贡献率的装备发展决策支持6个步骤。

（3）特定领域装备应用导向的评估流程研究，即针对特定类型武器装备的体系贡献率评估问题，研究与其配套的评估流程。这类研究着重从应用领域的问题特点出发，构建与之相适应的评估流程，具备较强的专用性。叶紫晴等针对海军航空作战装备提出了评估流程，具体包括构建海军航空作战装备体系能力的评估指标体系、建立指标体系的能力值与任务执行水平之间的推理规则库、推理现有能力下的任务执行水平、除去某装备后重新计算体系能力并推理任务执行水平，以及根据有无某装备体系执行任务水平差值，计算该装备的体系贡献率等步骤。

1.4.1.4 评估指标

作为一类新型体系评估问题，指标体系构建是体系贡献率评估亟待解决的难题。对于具体的体系贡献率评估问题而言，其指标体系随着装备种类（如主战、电子信息、保障装备）、装备贡献率问题层次（如联合作战体系、军兵种作战体系）、装备发展阶段（如规划计划、立项论证、研制验收、训练作战）的不同而不同，因此体系贡献率评估指标的研究呈现多样化的特点，下面将从3方面对相关研究进展进行综述。

（1）能效指标树。根据1.4.1.2节中的表1-3可知，当前评估方法在指标体系设置上大多采取从功能角度出发构建能力和（或）效能指标树的方法，并据此计算体系能力和效能增量作为体系贡献率的结果。这类研究具备指标构建可行性强、指标数据易于获取、评估结果易于理解等优势，但是仍以还原论研究思路为主，对于指标之间交叉关系的考虑也不够。

（2）体系机理参考框架。李小波等认为，在体系贡献率（以下简称贡献率）研究初期，由于贡献率评估问题的多样性，建立一个能够解决所有装备类型和问题的大而全的指标体系是不可行且缺乏适用性的，因此需要从协同性、适应性和层次涌现性等体系机理着手，根据贡献率因果机理可诠释、整体论与还原论相结合、能力与效能综合、静态战技指标与动态使命任务指标综合等要求，设计以适应度（适应性指标）、影响度（适应性指标）和重要度（涌现性指标）为核心的参考指标框架，并在贡献率评估的具体实践中，以该框架为指导，根据装备种类、层次和发展阶段有针对性地建立具体的指标体系，尤其是将各项抽象指标具体化为数据易获取的、与具体装备和作战问题紧密结合的指标。从体系机理角度设置评估指标能够有效增强评估结果的可信度和可解释性，但目前对于体系机理的研究还不够，难以建立抽象机理性指标与可测量具体指标之间的定量关系。

（3）多视角综合原则。吕慧文等从体系贡献率的多视角概念内涵出发，先提出了全面性、客观性与可行性、灵敏性、独立性、定量优先和简明化的武器装备体系贡献率评估指标框架构建原则，再依据这些原则，从体系功能适应性、体系结构优化、作战能力提升、体系技术进步4个视角构建了多层次的评估指标框架。多视角综合能够提升指标体系的全面性，但是如何对这些视角进行有机融合并形成一个全局可信评估结论仍然是一个问题。

1.4.1.5 评估数据

从数据获取来源来看，体系贡献率评估数据采集的范围广、要求高、难度大，需要针对体系贡献率评估的要求建立综合性数据获取机制与方法。因为武器装备体系贡献率评估要求在真实的体系对抗环境中进行，所以评估数据采集的范围非常广，涉及对抗双方的体系及体系对抗过程，同时还要尽量保证数据的真实可靠，工作难度非常大。除了常规的情报收集（尤其是敌方体系的相关数据）、资料整理、实地调研、仿真推演等手段，还可能需要针对某些场景或数据需求设计开展专门的实验或试验，如作战试验等。

从数据处理方法来看，如何应对评估数据少、定性知识定量化、多类型数据综合处理是形成有效评估结论的关键。针对评估数据少且模糊度高的问题，王楠等采用粗糙集评估方法，根据评估数据本身的规律计算每个指标的权重，不完全依赖专家的知识判断或经验，消除了主观性和模糊性，使得评估结果更加准确、可信。针对定性定量信息共存、专家知识经验难以量化的问题，和钰提出了基于证据推理算法的信度规则库推理（Belief rule-based Inference Methodology using the Evidential Reasoning，RIMER）的定性知识定量化框架，并建立了支撑体系贡献率评估的规则库数据模型。针对定性与定量两种类型指标关系难以建立的问题，吕惠文等采用离散映射和连续函数映射方式对定性指标及数据与定量指标及数据进行转换。