随着全球信息化的推进,各国将经济发展的重点转移到海上,潜艇作为海军作战体系中的重要组成部分,将承担更加重要的使命任务。而潜艇作战系统作为潜艇完成各种典型作战任务的首要系统,是影响潜艇作战效能的重要因素。因此,有必要对其作战效能做系统深入地研究。现在围绕效能评估方法的研究已有许多成果,大多数是从三个方面着手:1)指标选取是否能反应系统特点;2)指标相对于系统的重要性是否合理;3)所选效能评估方法是否能获得系统整体性能。在作战环境中,从现代潜艇的作战节奏、攻防态势转换、反应时间及指标数据量等特点上讲,新型潜艇作战系统是个多指标多决策者的动态复杂系统。目前主流的指标赋权法和效能评估方法在准确及时计算动态系统效能方面存在局限,无法满足潜艇作战任务的需求。针对动态系统指标重要性评价问题,本文分析了几种主流赋权法算法,包括改进的熵值法、模糊层次分析法和云模型算法,指出了上述方法很少考虑决策者评价可信度、指标权重随评价对象变化而变化的情况,在此基础上提出了一种基于置信度的参数可调的S型曲线指标赋权模型。在专家打分法基础上,通过引入专家权威性和差异性系数来确定专家置信度,提高了专家评价的可信度,运用可调参数来校准指标赋权模型,使其能较好解决评价者与动态系统中指标权重之间的非线性关系,增加了赋权模型的灵活性。并对该赋权法做了图形化解释,实验结果表明该赋权法的计算结果更加接近战场变化环境中的指标重要程度。针对动态系统效能评价问题,本文以处理有限时空所提供的具有非确知性和不完全性监测数据的灰色理论作为研究方向,分析了常规灰色聚类评价模型在综合评价问题中的局限,在此基础上提出了基于改进白化函数的灰色综合聚类评估模型。通过分析Logistic函数的解析性质,构建了新的白化权函数,将评价对象与评价指标间的定性关系问题转化成定量分析曲线的增长特性问题,建立了样本值与各等级之间的对应关系,有效解决了常规灰色聚类模型的零权重问题。应用对太湖富营养化情况进行评价,验证改进白化函数的可行性。为了进一步突出灰色综合聚类评估模型在处理“小样本”数据上的优势,本文选取目前主流基于粗糙熵的效能评估方法作为对比,结合潜艇作战系统在典型作战任务中实际作战效能数据进行分析,实验结果表明本文所提出模型算法在动态复杂系统效能评估上的可靠性和实用性。最后,基于本文提出的指标赋权法和系统效能评估算法,设计与实现了面向任务的潜艇作战效能评估系统。运用该系统建立了动态和静态指标体系,分析了随战场环境变化的潜艇作战效能。实验结果表明灰色综合聚类评估模型能够较全面准确地描述潜艇作战效能,为武器装备系统效能分析提供了一种新的有效途径。