基于多属性决策的PCAS-SNIF关键节点分析

王 瑛， 张 泽， 张 滢， 李 杰， 闫孟达， 岳龙飞

(空军工程大学空管领航学院， 西安， 710051)

近距空中支援[1-2](close air support，CAS)是空军保持地面兵力优势和扩展战果的主要手段，也是空军作战重要样式，识别作战中关键节点对改进作战方式、提高作战能力具有重要意义。CAS包括预先计划的近距空中支援(preplanned close air support, PCAS)和即时性的近距空中支援(immediate close air support, ICAS)，PCAS[3]指陆军和空军根据预先制定的作战计划和攻击目标申请火力打击，在制定PCAS计划中考虑的问题越全面，方案越详细，在作战过程中申请PCAS的负担和压力越小，越能把握住战场的主动权，因此本文主要研究PCAS中的关键节点。

目前，国内外针对如何识别网络中的关键节点进行了大量研究，比如文献[4]通过复杂网络理论构建飞行冲突态势网络模型，选取拓扑指标结合AHP方法评估节点的冲突等级，找出威胁等级高的位置；文献[5]根据网络结构和传播动力学，回顾节点重要性排序方法，分析节点排序指标的优缺点和适用环境，指出领域中待解决的问题和发展方向。

综合分析已有的研究，主要存在以下两方面问题：①衡量节点重要性的指标相对单一，难以说明节点的重要程度，结果具有片面性；②侧重对节点宏观的介绍，未具体分析网络中的关键节点。

因此，本文使用超网络理论，建立PCAS“两层五网”超网络模型，基于TOPSIS的多属性决策法，选取度中心性、介数、聚类系数和接近中心性四个拓扑指标，识别网络中的关键节点，通过网络弹性对关键节点进行评价验证。

1 PCAS信息流转超网络模型构建

超网络通常指规模巨大、连接复杂、节点具有异质性的网络，或网络中嵌套网络，且存在虚拟节点的边和流等的大型网络[6]。……