联合作战的方案评估方法、装置、电子设备及介质与流程

1.本技术中涉及数据处理技术，尤其是一种联合作战的方案评估方法、装置、电子设备及介质。


背景技术：

2.联合作战方案是针对作战使命任务拟制的作战行动预案，亦称作战预案，是军队最根本、最核心的方案，是战时最主要的指挥文书。联合作战方案评估，是对联合作战方案的可行性、风险度、作战效益等进行的评价和估量，是指挥决策的首要问题、重要环节，影响战争胜负。由于联合作战方案本身的复杂性、模糊性、随机性和实际需求，使得方案评估成为一个热点和难点。
3.进一步的，由于现有联合作战方案评估的研究较少，大多基于神经网络方法进行评估。这些方法一方面未形成统一、公开的联合作战方案评估指标体系，另一方面在评估联合作战方案时，未充分考虑影响联合作战方案效果的各指标因素的不确定性和模糊性。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种联合作战的方案评估方法、装置、电子设备及介质，其中，根据本技术实施例的一个方面，提供的一种联合作战的方案评估方法，包括：
5.基于逆向运算法，生成联合作战方案云模型；
6.基于所述联合作战方案云模型，确定第一联合作战方案对应的第一方案评估结果，所述第一联合作战方案包括一类保障、二类保障以及三类保障，所述第一方案评估结果中包括所述第一联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；
7.基于所述联合作战方案云模型，计算得到理想联合作战方案对应的第二方案评估结果，所述第二方案评估结果包括所述理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；
8.根据所述第一方案评估结果与第二方案评估结果的距离差值，确定联合作战的方案评估结果。
9.可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，所述基于所述联合作战方案云模型，确定第一联合作战方案对应的第一方案评估结果，包括：
10.计算所述第一联合作战方案对应的样本均值，绝对中心距以及样本方差；
11.根据所述样本均值，绝对中心距以及样本差，确定所述第一方案评估结果；
12.其中，所述样本均值的计算公式为：
13.以及，
14.所述绝对中心距为：
15.以及，
16.所述样本方差的计算公式为：
[0017][0018]
其中，kij表示第一联合作战方案的第j个一类保障的权重系数，且矩阵c＝{cij|1≤i≤m,1≤j≤n}，其中cij表示第i个作战方案的第j个一类保障的评估结果值，m为第一联合作战方案的数量。
[0019]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，所述根据所述样本均值，绝对中心距以及样本方差，确定所述第一方案评估结果，包括：
[0020]
确定所述第一联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值，并根据所述期望值、超熵值以及熵值，确定所述第一方案评估结果；
[0021]
其中，所述期望值计算公式为：
[0022]
以及，
[0023]
所述超熵值计算公式为：
[0024]
以及，
[0025]
所述熵值计算公式为：
[0026][0027]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，所述基于所述联合作战方案云模型，计算得到理想联合作战方案对应的第二方案评估结果，包括：
[0028]
确定所述理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值，并根据所述期望值、超熵值以及熵值，确定所述第二方案评估结果；
[0029]
其中，所述期望值计算公式为：
[0030]
以及，
[0031]
所述超熵值计算公式为：
[0032]
以及，
[0033]
所述熵值计算公式为：
[0034][0035]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，通过下述公式计算所述距离差值，包括：
[0036][0037]
其中，x
max
＝max{c
ij
，1≤i≤m，1≤j≤n}，x
min
＝min{c
ij
，1≤i≤m，1≤j≤n}，a
i
为第一方案评估结果，a
*
为第二方案评估结果。
[0038]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，在所述生成联合作战方案云模型之后，还包括：
[0039]
确定所述第一联合作战方案中，各个一类保障、二类保障以及三类保障的关系，其中所述一类保障包括后勤保障指标、政治保障指标以及作战保障指标；
[0040]
基于变异权重系数算法，计算所述第一联合作战方案中各个一类保障、二类保障以及三类保障的的权重系数；
[0041]
基于所述第一联合作战方案中各个一类保障、二类保障以及三类保障的的权重系数，确定联合作战的方案评估结果。
[0042]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，通过以下公式计算所述后勤保障指标：
[0043][0044]
其中，其中a
j
为所述后勤保障指标对应的二类保障的权重系数，h
j
为所述后勤保障指标对应的二类保障的评估结果；以及，
[0045]
通过以下公式计算所述政治保障指标：
[0046][0047]
其中，其中b
j
为所述政治保障指标对应的二类保障的权重系数，p
j
为所述政治保障指标对应的二类保障的评估结果；以及，
[0048]
通过以下公式计算所述作战保障指标：
[0049][0050]
其中，其中，其中c
j
为所述作战保障指标对应的二类保障的权重系数，z
j
为所述作战保障指标对应的二类保障的评估结果。
[0051]
根据本技术实施例的另一个方面，提供的一种联合作战的方案评估装置，包括：
[0052]
生成模块，被设置为基于逆向运算法，生成联合作战方案云模型；
[0053]
确定模块，被设置为基于所述联合作战方案云模型，确定第一联合作战方案对应的第一方案评估结果，所述第一联合作战方案包括一类保障、二类保障以及三类保障，所述第一方案评估结果中包括所述第一联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；
[0054]
计算模块，被设置为基于所述联合作战方案云模型，计算得到理想联合作战方案对应的第二方案评估结果，所述第二方案评估结果包括所述理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；
[0055]
获取模块，被设置为根据所述第一方案评估结果与第二方案评估结果的距离差值，确定联合作战的方案评估结果。
[0056]
根据本技术实施例的又一个方面，提供的一种电子设备，包括：
[0057]
存储器，用于存储可执行指令；以及
[0058]
显示器，用于与所述存储器显示以执行所述可执行指令从而完成上述任一所述联合作战的方案评估方法的操作。
[0059]
根据本技术实施例的还一个方面，提供的一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的指令，所述指令被执行时执行上述任一所述联合作战的方案评估方法的操作。
[0060]
本技术中，基于逆向运算法，生成联合作战方案云模型；基于联合作战方案云模型，确定第一联合作战方案对应的第一方案评估结果，第一联合作战方案包括一类保障、二类保障以及三类保障，第一方案评估结果中包括第一联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；基于联合作战方案云模型，计算得到理想联合作战方案对应的第二方案评估结果，第二方案评估结果包括理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；根据第一方案评估结果与第二方案评估结果的距离差值，确定联合作战的方案评估结果。通过应用本技术的技术方案，可以实现通过预先将云模型引入联合作战方案评估方法中，以及分别根据每个作战方案的多级指标来共同确定联合作战的方案评估结果，从而解决了相关技术中联合作战方案评估结果的不确定性和模糊性的问题。
[0061]
下面通过附图和实施例，对本技术的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0062]
构成说明书的一部分的附图描述了本技术的实施例，并且连同描述一起用于解释本技术的原理。
[0063]
参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本技术，其中：
[0064]
图1为本技术提出的一种联合作战的方案评估方法的示意图；
[0065]
图2为本技术提出的联合作战的方案评估装置的结构示意图；
[0066]
图3为本技术提出的联合作战的方案评估电子设备结构示意图。
具体实施方式
[0067]
现在将参照附图来详细描述本技术的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本技术的范围。
[0068]
同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
[0069]
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，不作为对本技术及其应用或使用的任何限制。
[0070]
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
[0071]
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
[0072]
另外，本技术各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本技术要求的保护范围之内。
[0073]
需要说明的是，本技术实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
[0074]
下面结合图1来描述根据本技术示例性实施方式的用于进行联合作战的方案评估方法。需要注意的是，下述应用场景仅是为了便于理解本技术的精神和原理而示出，本技术的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本技术的实施方式可以应用于适用的任何场景。
[0075]
进一步的，本技术还提出一种联合作战的方案评估方法、装置、电子设备及介质。
[0076]
图1示意性地示出了根据本技术实施方式的一种联合作战的方案评估方法的流程示意图。如图1所示，该方法应包括：
[0077]
s101，基于逆向运算法，生成联合作战方案云模型。
[0078]
s102，基于联合作战方案云模型，确定第一联合作战方案对应的第一方案评估结果，第一联合作战方案包括一类保障、二类保障以及三类保障，第一方案评估结果中包括第一联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值。
[0079]
s103，基于联合作战方案云模型，计算得到理想联合作战方案对应的第二方案评估结果，第二方案评估结果包括理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值。
[0080]
s104，根据第一方案评估结果与第二方案评估结果的距离差值，确定联合作战的方案评估结果。
[0081]
进一步的，本技术首先需要确定第一联合作战方案的数量(例如为m个)，即a1,a2,
…
,am，每个作战方案的n个评估指标b1,b2,
…
,bn。另外，矩阵c＝{cij|1≤i≤m,1≤j≤n}，其中cij表示第i个作战方案的第j个一类保障的评估结果值。
[0082]
进一步的，本技术中计算第一联合作战方案ai一类保障对应评估结果的样本均值
绝对中心距样本方差其中kij表示方案ai的第j个一类保障的权重系数，且
[0083]
且，第一联合作战方案ai的期望值以及，
[0084]
第一联合作战方案ai的超熵以及，
[0085]
第一联合作战方案ai的熵
[0086]
更进一步的，本技术还需要计算得到理想联合作战方案对应的第二方案评估结果(理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值)，具体包括：
[0087][0088][0089][0090]
在进一步的，本技术根据第一方案评估结果与第二方案评估结果的距离差值，确定联合作战的方案评估结果的步骤可以如下：
[0091]
对第一联合作战方案ai，1≤i≤m，第一联合作战方案ai和联合作战理想云a*之间的距离表示为：
[0092]
令x
max
＝max{c
ij
，1≤i≤m，1≤j≤n}，x
min
＝min{c
ij
，1≤i≤m，1≤j≤n}，
[0093]
则第一方案评估结果与第二方案评估结果的差距值表示为：可以理解的，如果第一联合联合作战方案为多个，则可以按照相似度大小进行排序，其中与理想联合作战方案a*的相似性越大，该方案越优。
[0094]
本技术中，基于逆向运算法，生成联合作战方案云模型；基于联合作战方案云模型，确定第一联合作战方案对应的第一方案评估结果，第一联合作战方案包括一类保障、二类保障以及三类保障，第一方案评估结果中包括第一联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；基于联合作战方案云模型，计算得到理想联合作战方案对应的第二方案评估结
果，第二方案评估结果包括理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；根据第一方案评估结果与第二方案评估结果的距离差值，确定联合作战的方案评估结果。
[0095]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，所述基于所述联合作战方案云模型，确定第一联合作战方案对应的第一方案评估结果，包括：
[0096]
计算所述第一联合作战方案对应的样本均值，绝对中心距以及样本方差；
[0097]
根据所述样本均值，绝对中心距以及样本差，确定所述第一方案评估结果；
[0098]
其中，所述样本均值的计算公式为：
[0099]
以及，
[0100]
所述绝对中心距为：
[0101]
以及，
[0102]
所述样本方差的计算公式为：
[0103][0104]
其中，kij表示第一联合作战方案的第j个一类保障的权重系数，且矩阵c＝{cij|1≤i≤m,1≤j≤n}，其中cij表示第i个作战方案的第j个一类保障的评估结果值，m为第一联合作战方案的数量。
[0105]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，所述根据所述样本均值，绝对中心距以及样本方差，确定所述第一方案评估结果，包括：
[0106]
确定所述第一联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值，并根据所述期望值、超熵值以及熵值，确定所述第一方案评估结果；
[0107]
其中，所述期望值计算公式为：
[0108]
以及，
[0109]
所述超熵值计算公式为：
[0110]
以及，
[0111]
所述熵值计算公式为：
[0112]
[0113]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，所述基于所述联合作战方案云模型，计算得到理想联合作战方案对应的第二方案评估结果，包括：
[0114]
确定所述理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值，并根据所述期望值、超熵值以及熵值，确定所述第二方案评估结果；
[0115]
其中，所述期望值计算公式为：
[0116]
以及，
[0117]
所述超熵值计算公式为：
[0118]
以及，
[0119]
所述熵值计算公式为：
[0120][0121]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，通过下述公式计算所述距离差值，包括：
[0122][0123]
其中，x
max
＝max{c
ij
，1≤i≤m，1≤j≤n}，x
min
＝min{c
ij
，1≤i≤m，1≤j≤n}，a
i
为第一方案评估结果，a
*
为第二方案评估结果。
[0124]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，在所述生成联合作战方案云模型之后，还包括：
[0125]
确定所述第一联合作战方案中，各个一类保障、二类保障以及三类保障的关系，其中所述一类保障包括后勤保障指标、政治保障指标以及作战保障指标；
[0126]
基于变异权重系数算法，计算所述第一联合作战方案中各个一类保障、二类保障以及三类保障的的权重系数；
[0127]
基于所述第一联合作战方案中各个一类保障、二类保障以及三类保障的的权重系数，确定联合作战的方案评估结果。
[0128]
可选地，在基于本技术上述方法的另一个实施例中，通过以下公式计算所述后勤保障指标：
[0129]
[0130]
其中，其中a
j
为所述后勤保障指标对应的二类保障的权重系数，h
j
为所述后勤保障指标对应的二类保障的评估结果；以及，
[0131]
通过以下公式计算所述政治保障指标：
[0132][0133]
其中，其中b
j
为所述政治保障指标对应的二类保障的权重系数，p
j
为所述政治保障指标对应的二类保障的评估结果；以及，
[0134]
通过以下公式计算所述作战保障指标：
[0135][0136]
其中，其中，其中c
j
为所述作战保障指标对应的二类保障的权重系数，z
j
为所述作战保障指标对应的二类保障的评估结果。
[0137]
本技术中，一类保障，二类保障以及三类保障可以如下表所示：
[0138]
[0139]
[0140][0141]
具体的，本技术对联合作战方案中的一类保障和二类保障，二类保障与三类保障关系表示为：
[0142]
其中，后勤保障指标为：
[0143]
其中a
j
分别为二类保障物资保障、技术保障、卫勤保障、交通运输保障、工程保障的权重系数，且h
j
分别为二类保障物资保障、技术保障、卫勤保障、交通运输保障、工程保障的评估结果。
[0144]
其中，物资保障的评估结果计算公式为：其中d
1i
分别表示弹药配套度、油料配套度、作战装备配套度、被装配套度、给养配套度、战救药材配套度的权重系数，x
1i
分别表示弹药配套度、油料配套度、作战装备配套度、被装配套度、给养配套度、战救药材配套度的评估结果值。
[0145]
技术保障的评估结果计算公式为：其中d
2i
分别表示作战装备、器材战前维修、保养配套度和作战装备、器材战时抢修配套度的权重系数，x
2i
分别表示作战装备、器材战前维修、保养配套度和作战装备、器材战时抢修配套度的评估结果值。
[0146]
卫勤保障的评估结果计算公式为：其中d
3i
分别表示卫生防疫与防护配套度、战场救治配套度、伤员运送配套度的权重系数，x
3i
分别表示卫生防疫与防护配套度、战场救治配套度、伤员运送配套度的评估结果值。
[0147]
交通运输保障的评估结果计算公式为：其中d
4i
分别表示陆地运输保障配套度、海上运输保障配套度、空中运输保障配套度的权重系数，x
4i
分别表示陆地运输保障配套度、海上运输保障配套度、空中运输保障配套度的评估结果值。
[0148]
工程保障的评估结果计算公式为：其中d
5i
分别表示作战线路保障配套度和应急港口、机场保障配套度的权重系数，路保障配套度和应急港口、机场保障配套度的权重系数，x
5i
分别表示作战线路保障配套度和应急港口、机场保障配套度的评估结果值。
[0149]
另外，政治保障指标为：
[0150][0151]
其中，b
j
分别为二类保障战前政治保障、战中政治保障、战后政治保障的权重系数，且p
j
分别为二类保障战前政治保障、战中政治保障、战后政治保障的评估结果。
[0152]
其中，战前政治保障的评估结果计算公式为：其中e
1i
分别表示上级指示传达配套度、思想工作配套度、舆论宣传工作配套度的权重系数，y
1i
分别表示上级指示传达配套度、思想工作配套度、舆论宣传工作配套度的评估结果值。
[0153]
战中政治保障的评估结果计算公式为：其中e
2i
分别表示战中思想工作配套度、严正战场纪律配套度、保证坚持到底配套度、及时处置情况配套度的权重系数，y
2i
分别表示战中思想工作配套度、严正战场纪律配套度、保证坚持到底配套度、及时处置情况配套度的评估结果值。
[0154]
战后政治保障的评估结果计算公式为：其中e
3i
分别表示战后宣传工作配套度、战后思想工作配套度的权重系数，战后宣传工作配套度、战后思想工作配套度的权重系数，y
3i
分别表示战后宣传工作配套度、战后思想工作配套度的评估结果值。
[0155]
再者，对于作战保障指标来说，
[0156]
其中c
j
分别为二类保障计划保障、兵力编成和部署保障、战场态势感知保障、指挥协同保障的权重系数，且z
j
分别为二类保障计划保障、兵力编成和部署保障、战场态势感知保障、指挥协同保障的评估结果。
[0157]
其中，计划保障的评估结果计算公式为：其中f
1i
分别表示对作战任务理解准确度、作战各阶段划分的合理性、应急情况处置的科学性、各阶段任务完成概率性的权重系数，r
1i
分别表示对作战任务理解准确度、作战各阶段划分的合理性、应急情况处置的科学性、各阶段任务完成概率性的权重系数的评估结果值。
[0158]
兵力编成和部署保障评估结果计算公式为：其中f
1i
分别表示作战编成的规范性、部署位置的科学性的权重系数，表示作战编成的规范性、部署位置的科学性的权重系数，r
2i
分别表示作战编成的规范性、部署位置的科学性的评估结果值。
[0159]
战场态势感知保障的评估结果计算公式为：其中f
3i
分别表示战场态势数据感知采集配套度、战场态势数据存储和管理配套度、战场态势数据共享和交换配套度、战场态势数据安全配套度的权重系数，r
3i
分别表示战场态势数据感知采集配套度、战场态势数据存储和管理配套度、战场态势数据共享和交换配套度、战场态势数据安全配套度的评估结果值。
[0160]
指挥协同保障的评估结果计算公式为：其中f
3i
分别表示指挥协同机构科学性、指挥协同关系的明确性、战场态势感知的准确性的权重系数，r
3i
分别表示对指挥协同机构科学性、指挥协同关系的明确性、战场态势感知的准确性的评估结果值。
[0161]
在更进一步的，本技术中，在基于变异权重系数法求解联合作战方案中各指标的权重系数，步骤如下：
[0162]
(1)构建判断矩阵。给定m个对象，n个指标，判断矩阵为r＝(rij)，其中i＝1,2,3,
…
,m,j＝1,2,3,
…
,n；
[0163]
(2)计算第j个指标的标准差σ
j
和平均值μ
j
，其中
[0164][0165][0166]
(3)计算第j个指标的变异权重系数vj，
[0167][0168]
(4)计算第j个指标的权值,
[0169][0170]
在本技术的另外一种实施方式中，如图2所示，本技术还提供一种联合作战的方案
评估装置。其中，该装置包括：
[0171]
生成模块201，被设置为基于逆向运算法，生成联合作战方案云模型；
[0172]
确定模块202，被设置为基于所述联合作战方案云模型，确定第一联合作战方案对应的第一方案评估结果，所述第一联合作战方案包括一类保障、二类保障以及三类保障，所述第一方案评估结果中包括所述第一联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；
[0173]
计算模块203，被设置为基于所述联合作战方案云模型，计算得到理想联合作战方案对应的第二方案评估结果，所述第二方案评估结果包括所述理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；
[0174]
获取模块204，被设置为根据所述第一方案评估结果与第二方案评估结果的距离差值，确定联合作战的方案评估结果。
[0175]
本技术中，基于逆向运算法，生成联合作战方案云模型；基于联合作战方案云模型，确定第一联合作战方案对应的第一方案评估结果，第一联合作战方案包括一类保障、二类保障以及三类保障，第一方案评估结果中包括第一联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；基于联合作战方案云模型，计算得到理想联合作战方案对应的第二方案评估结果，第二方案评估结果包括理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；根据第一方案评估结果与第二方案评估结果的距离差值，确定联合作战的方案评估结果。
[0176]
在本技术的另一种实施方式中，确定模块202，还包括：
[0177]
确定模块202，被配置为计算所述第一联合作战方案对应的样本均值，绝对中心距以及样本方差；
[0178]
确定模块202，被配置为根据所述样本均值，绝对中心距以及样本差，确定所述第一方案评估结果；
[0179]
其中，所述样本均值的计算公式为：
[0180]
以及，
[0181]
所述绝对中心距为：
[0182]
以及，
[0183]
所述样本方差的计算公式为：
[0184][0185]
其中，kij表示第一联合作战方案的第j个一类保障的权重系数，且矩阵c＝{cij|1≤i≤m,1≤j≤n}，其中cij表示第i个作战方案的第j个一类保障的评估结果值，m为第一联合作战方案的数量。
[0186]
在本技术的另一种实施方式中，确定模块202，还包括：
[0187]
确定模块202，被配置为确定所述第一联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值，并根据所述期望值、超熵值以及熵值，确定所述第一方案评估结果；
[0188]
其中，所述期望值计算公式为：
[0189]
以及，
[0190]
所述超熵值计算公式为：
[0191]
以及，
[0192]
所述熵值计算公式为：
[0193][0194]
在本技术的另一种实施方式中，确定模块202，还包括：
[0195]
确定模块202，被配置为确定所述理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值，并根据所述期望值、超熵值以及熵值，确定所述第二方案评估结果；
[0196]
其中，所述期望值计算公式为：
[0197]
以及，
[0198]
所述超熵值计算公式为：
[0199]
以及，
[0200]
所述熵值计算公式为：
[0201][0202]
在本技术的另一种实施方式中，确定模块202，还包括：
[0203][0204]
其中，x
max
＝max{c
ij
，1≤i≤m，1≤j≤n}，x
min
＝min{c
ij
，1≤i≤m，1≤j≤n}，a
i
为第一方案评估结果，a
*
为第二方案评估结果。
[0205]
在本技术的另一种实施方式中，确定模块202，还包括：
[0206]
确定模块202，被配置为确定所述第一联合作战方案中，各个一类保障、二类保障以及三类保障的关系，其中所述一类保障包括后勤保障指标、政治保障指标以及作战保障指标；
[0207]
确定模块202，被配置为基于变异权重系数算法，计算所述第一联合作战方案中各个一类保障、二类保障以及三类保障的的权重系数；
[0208]
确定模块202，被配置为基于所述第一联合作战方案中各个一类保障、二类保障以及三类保障的的权重系数，确定联合作战的方案评估结果。
[0209]
在本技术的另一种实施方式中，确定模块202，还包括：
[0210][0211]
其中，其中a
j
为所述后勤保障指标对应的二类保障的权重系数，h
j
为所述后勤保障指标对应的二类保障的评估结果；以及，
[0212]
通过以下公式计算所述政治保障指标：
[0213][0214]
其中，其中b
j
为所述政治保障指标对应的二类保障的权重系数，p
j
为所述政治保障指标对应的二类保障的评估结果；以及，
[0215]
通过以下公式计算所述作战保障指标：
[0216][0217]
其中，其中，其中c
j
为所述作战保障指标对应的二类保障的权重系数，z
j
为所述作战保障指标对应的二类保障的评估结果。
[0218]
图3是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的逻辑结构框图。例如，电子设备300可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
[0219]
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由电子设备处理器执行以完成上述码率控制的方法，该方法包括：基于逆向运算法，生成联合作战方案云模型；基于所述联合作战方案云模型，确定第一联合作战方案对应的第一方案评估结果，所述第一联合作战方案包括一类保障、二类保障以及三类保障，所述第一方案评估结果中包括所述第一联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；基于所述联合作战方案云模型，计算得到理想联合作战方案对应的第二方案评估结果，所述第二方案评估结果包括所述理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；根据所述第一方案评估结果与第二方案评估结果的距离差值，确定联合作战的方案评估结果。可选地，上述指令还可以由电子设备的处理器执行以完成上述示例性实施例中所涉及的其他步骤。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储
器(ram)、cd
‑
rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0220]
在示例性实施例中，还提供了一种应用程序/计算机程序产品，包括一条或多条指令，该一条或多条指令可以由电子设备的处理器执行，以完成上述码率控制的方法，该方法包括：基于逆向运算法，生成联合作战方案云模型；基于所述联合作战方案云模型，确定第一联合作战方案对应的第一方案评估结果，所述第一联合作战方案包括一类保障、二类保障以及三类保障，所述第一方案评估结果中包括所述第一联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；基于所述联合作战方案云模型，计算得到理想联合作战方案对应的第二方案评估结果，所述第二方案评估结果包括所述理想联合作战方案对应的期望值、超熵值以及熵值；根据所述第一方案评估结果与第二方案评估结果的距离差值，确定联合作战的方案评估结果。可选地，上述指令还可以由电子设备的处理器执行以完成上述示例性实施例中所涉及的其他步骤。
[0221]
图3为计算机设备30的示例图。本领域技术人员可以理解，示意图3仅仅是计算机设备30的示例，并不构成对计算机设备30的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备30还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0222]
所称处理器302可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field
‑
programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器302也可以是任何常规的处理器等，处理器302是计算机设备30的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备30的各个部分。
[0223]
存储器301可用于存储计算机可读指令303，处理器302通过运行或执行存储在存储器301内的计算机可读指令或模块，以及调用存储在存储器301内的数据，实现计算机设备30的各种功能。存储器301可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据计算机设备30的使用所创建的数据等。此外，存储器301可以包括硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、只读存储器(read
‑
only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)或其他非易失性/易失性存储器件。
[0224]
计算机设备30集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，的计算机可读指令可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机可读指令在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
[0225]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识
或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
[0226]
应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求来限制。