第5期 冯珊，等：武器装备虚拟采办技术风险综合评估 ·387 (influence diagrams,Ds)、过风险过滤、排序和管理 以语言文字表明的风险概率和风险结果，必须将之 risk filtering,ranking and management frame- 转换为数值才能进行计算和评估.反之，采办决策者 wok,RFRM)等.这类定量分析方法结果的可信性 常需用文字描述采办方案相关信息，如技术风险的 依赖于所用数据的真实性、大容量的数据样本与仿 高低评价，此时需要将某些数值运算结果转换成语 真模型求解复杂度-4 言表征.并且表示技术风险的发生可能性与影响程 在武器装备虚拟采办技术风险评估实际应用 度均存在一定范围内的模糊性和不确定性，而云模 中，根据技术风险的特点，技术风险结构不能以单一 型正是处理这类概念定性描述与定量描述间互相转 视角、用单一模型静态地进行描述，技术风险评估方 换的一种不确定型计算工具. 法也不能采用单一的评估方式进行分析，应采用定 云模型是李德毅院士提出的一种定性定量转换 性定量综合集成的方式，针对具体武器装备的技术模型，已经在智能控制、模糊评测等多个领域得到应 风险结构将多种技术风险评估方法组合进行评估. 用.云模型是用自然语言值表示的某个定性概念A 本文采用的基于定性定量综合集成的技术风险评估 与其定量表示之间的不确定性转换模型.设U是一 模型具有这样几个特点：1)是一种定性与定量相结 个用精确数值表示的论域一维的、二维的或多维 合的技术风险综合评估模型，集成了定性定量转换 的)，U上对应的定性概念A,对于论域中的任意 云模型、群决策、模糊分析法、风险因子评价法、等风 个元素x都存在一个有稳定倾向的随机数y= 险曲线图法等多种风险评估方法，根据各风险评估 ,(x),称作x对概念A的确定程度，x在论域上的 方法的特点运用在武器装备虚拟采办技术风险评估 分布称为云模型，简称为云.云的数字特征用期望 的不同阶段；2)运用工作分解结构(work breakdown E熵En和超熵H来表征，它们反映了定性概念A structure,WBS)对武器装备采办的全寿命周期各阶 整体上的定量特征，用3个数字特征表示的定性概 段进行过程动态)和功能静态)相结合的技术风 念的整体特征，记作C(E,E,H),称为云的特征 险结构构建，并借鉴层次全息模型(hierarchical ho 向量6，期望E,(expectation/:在论域空间最能够 ographic model,,HHM)多维度、多模型的思想建立技 代表定性概念A的点，或者是这个慨念量化的最典 术风险分解结构51，将复杂系统以互补、协作的方 型样本点，熵En(entropy):熵代表定性概念的可度 式分解为部件、子系统等层次，并从多维的角度进行 量粒度，通常熵越大概念越宏观.熵还反映了定性概 总体综合分析评估.从而实现武器装备虚拟采办全 念的不确定性，表示在论域空间可以被定性概念接 寿命周期技术风险评估管理的动态性和综合性 受的取值范围大小，即模糊度，是定性概念亦此亦彼 2基于定性定量综合集成的技术风险 性的度量；超熵H.(hyper entropy):超熵是熵的不确 定性的度量.它反映代表定性概念值的样本出现的 评估模型 随机性，揭示了模糊性和随机性的关联 根据风险的定义，风险可表示为SBA项目“失 通过正向云算法，可以把定性概念的整体特征 败的概率P与“失败”的影响程度C的函数，即 变换为定量数值表示，实现概念空间到数值空间的 R=fP,C).风险估计R就是该风险的似然估计： 转换：通过逆向云算法，可以实现从定量值到定性概 R=1-PC=1-1-P)1-C)= 念的转换，将一组定量数据转换为以数字特征 Pr +Cr-P.C C(E,E,H来表示的定性概念.下面分别给出正 式中：P表示SBA项目的失败的概率，即风险发生 向云算法和逆向云算法 的可能性；P,表示SBA项目成功的概率，即风险不 正向云发生器算法描述 发生的可能性；C表示风险发生对SBA项目的影响 输入：表示定性概念A的3个数字特征值E 程度：C表示风险不发生对SBA项目的影响程度 En、H.和云滴数N 21技术风险定性定量转换云模型 E,=mean(x),E =Stdev(x),H.Stdev(E). 武器装备虚拟采办技术风险评估中，经常遇到 输出：N个云滴的定量值以及每个云滴代表概 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved http://www.cnki.net( influence diagram s, ID s)、过风险过滤、排序和管理 框架 ( risk filtering, ranking and management frame2 work, RFRM)等. 这类定量分析方法结果的可信性 依赖于所用数据的真实性、大容量的数据样本与仿 真模型求解复杂度 [ 11214 ] . 在武器装备虚拟采办技术风险评估实际应用 中 ,根据技术风险的特点 ,技术风险结构不能以单一 视角、用单一模型静态地进行描述 ,技术风险评估方 法也不能采用单一的评估方式进行分析 ,应采用定 性定量综合集成的方式 ,针对具体武器装备的技术 风险结构将多种技术风险评估方法组合进行评估. 本文采用的基于定性定量综合集成的技术风险评估 模型具有这样几个特点 : 1)是一种定性与定量相结 合的技术风险综合评估模型 ,集成了定性定量转换 云模型、群决策、模糊分析法、风险因子评价法、等风 险曲线图法等多种风险评估方法 ,根据各风险评估 方法的特点运用在武器装备虚拟采办技术风险评估 的不同阶段 ; 2)运用工作分解结构 (work breakdown structure,WBS)对武器装备采办的全寿命周期各阶 段进行过程 (动态 )和功能 (静态 )相结合的技术风 险结构构建 ,并借鉴层次全息模型 ( hierarchical hol2 ographic model, HHM)多维度、多模型的思想建立技 术风险分解结构 [ 15 ] ,将复杂系统以互补、协作的方 式分解为部件、子系统等层次 ,并从多维的角度进行 总体综合分析评估. 从而实现武器装备虚拟采办全 寿命周期技术风险评估管理的动态性和综合性. 2 基于定性定量综合集成的技术风险 评估模型 根据风险的定义 ,风险可表示为 SBA 项目“失 败 ”的概率 P 与“失败 ”的影响程度 C 的函数 , 即 R = f ( P, C). 风险估计 Rf 就是该风险的似然估计 : Rf = 1 - PsCs = 1 - (1 - Pf ) (1 - Cf ) = Pf + Cf - Pf Cf . 式中 : Pf 表示 SBA项目的失败的概率 ,即风险发生 的可能性; Ps 表示 SBA项目成功的概率 ,即风险不 发生的可能性; Cf 表示风险发生对 SBA项目的影响 程度; Cs 表示风险不发生对 SBA项目的影响程度. 2. 1 技术风险定性定量转换云模型 武器装备虚拟采办技术风险评估中 ,经常遇到 以语言文字表明的风险概率和风险结果 ,必须将之 转换为数值才能进行计算和评估. 反之 ,采办决策者 常需用文字描述采办方案相关信息 ,如技术风险的 高低评价 ,此时需要将某些数值运算结果转换成语 言表征. 并且表示技术风险的发生可能性与影响程 度均存在一定范围内的模糊性和不确定性 ,而云模 型正是处理这类概念定性描述与定量描述间互相转 换的一种不确定型计算工具. 云模型是李德毅院士提出的一种定性定量转换 模型 ,已经在智能控制、模糊评测等多个领域得到应 用. 云模型是用自然语言值表示的某个定性概念 A 与其定量表示之间的不确定性转换模型. 设 U 是一 个用精确数值表示的论域 (一维的、二维的或多维 的 ) , U上对应的定性概念 A,对于论域中的任意一 个元素 x, 都存在一个有稳定倾向的随机数 y = μA ( x) ,称作 x对概念 A 的确定程度 , x在论域上的 分布称为云模型 ,简称为云. 云的数字特征用期望 Ex、熵 En 和超熵 He 来表征 ,它们反映了定性概念 A 整体上的定量特征 ,用 3个数字特征表示的定性概 念的整体特征 ,记作 C ( Ex , En , He ) ,称为云的特征 向量 [ 16 ] . 期望 Ex ( expectation) :在论域空间最能够 代表定性概念 A的点 ,或者是这个概念量化的最典 型样本点;熵 En ( entropy) :熵代表定性概念的可度 量粒度 ,通常熵越大概念越宏观. 熵还反映了定性概 念的不确定性 ,表示在论域空间可以被定性概念接 受的取值范围大小 ,即模糊度 ,是定性概念亦此亦彼 性的度量;超熵 He ( hyper entropy) :超熵是熵的不确 定性的度量 ,它反映代表定性概念值的样本出现的 随机性 ,揭示了模糊性和随机性的关联. 通过正向云算法 ,可以把定性概念的整体特征 变换为定量数值表示 ,实现概念空间到数值空间的 转换;通过逆向云算法 ,可以实现从定量值到定性概 念的转换 , 将一组定量数据转换为以数字特征 C ( Ex , En , He )来表示的定性概念. 下面分别给出正 向云算法和逆向云算法. 正向云发生器算法描述 : 输入 :表示定性概念 A 的 3个数字特征值 Ex、 En、He 和云滴数 N. Ex =mean ( xi ) , En = Stdev( xi ) , He = Stdev(E′n ). 输出 :N 个云滴的定量值以及每个云滴代表概 第 5期 冯 珊 ,等 :武器装备虚拟采办技术风险综合评估 ·387· © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net