專利名稱:融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本發(fā)明涉及一種信息融合系統(tǒng)與方法,具體說是一種融合排序與語言評價信息的群決策支持方法,可以廣泛地應(yīng)用于模糊、不確定的群決策評價問題,例如,高科技R&D項目、人員選拔、計算機(jī)軟件的評價等領(lǐng)域。
背景技術(shù):
在解決模糊、不確定的群決策評價問題時,參與決策的專家們通常采用語言表達(dá)或者排序(偏好序)的方式表達(dá)對被備選方案的評價。這兩類信息均可以表達(dá)對備選方案的評價。排序(偏好序)就是對備選方案給出從最好(第一位)到最差的順序排列。語言信息就是參與決策的專家們以自然語言的方式表達(dá)對備選方案的評價,可以克服精確數(shù)值表達(dá)的困難。然而當(dāng)前群決策評價方法研究中缺乏將排序與語言表達(dá)兩類評價信息有效融合方法和系統(tǒng)。
發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明目的本發(fā)明的目的是為了克服群決策中排序與語言表達(dá)兩類評價信息不能有效融合的問題,提出了將排序與語言表達(dá)兩類評價信息有效融合的方法和群決策支持系統(tǒng)。技術(shù)方案本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)的—種融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng),其特征在于所述群決策支持系統(tǒng)涵蓋排序和語言評價兩類信息,該系統(tǒng)基于互聯(lián)網(wǎng)的客戶/服務(wù)器結(jié)構(gòu)進(jìn)行群決策支持;該系統(tǒng)包含客戶端的專家,WEB服務(wù)器端的信息讀取模塊,應(yīng)用服務(wù)器端的決策分析模塊,應(yīng)用服務(wù)器端的數(shù)據(jù)庫、模型庫、方法庫和知識庫,和WEB服務(wù)器端的結(jié)果展示模塊;其中,客戶端的專家,聯(lián)接WEB服務(wù)器端的信息讀取模塊,信息讀取模塊聯(lián)接應(yīng)用服務(wù)器端的決策分析模塊,決策分析模塊聯(lián)接數(shù)據(jù)庫、模型庫、方法庫和知識庫;決策分析模塊聯(lián)接結(jié)果展示模塊,結(jié)果展示模塊聯(lián)接客戶端的專家。排序為群決策過程中客戶端的專家以順序的方式表達(dá)對備選方案的評價信息。語言評價為群決策過程中客戶端的專家以自然語言的方式表達(dá)對備選方案的評價信息。該群決策支持系統(tǒng)允許位于客戶端的專家基于互聯(lián)網(wǎng)以排序或者語言評價的方式表達(dá)對備選方案的評價;該群決策支持系統(tǒng)服務(wù)器端的信息讀取模塊接收客戶端的專家給出的關(guān)于備選方案的評價信息。一種如上所述融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng)的群決策支持方法,其特征在于該方法步驟如下(I)、將排序規(guī)范化為基準(zhǔn)語言集合的模糊集該群決策支持方法服務(wù)器端的決策分析模塊利用方法庫和知識庫將排序評價信息轉(zhuǎn)換為基準(zhǔn)語言集合的模糊集;
(2)、將語言信息規(guī)范化為基準(zhǔn)語言集合的模糊集該群決策支持方法服務(wù)器端的決策分析模塊利用方法庫和知識庫采用有關(guān)算法將語言評價信息轉(zhuǎn)換為基準(zhǔn)語言集合的豐吳糊集;(3)、將兩類被規(guī)范化的評價信息進(jìn)行集成該群決策支持方法服務(wù)器端的決策分析模塊將兩類評價信息轉(zhuǎn)換為相同的形式,采用模型庫的群體信息集成模型進(jìn)行評價信息的集成;(4)、基于評價信息的集成結(jié)果選擇最優(yōu)的備選方案采用模型庫的最優(yōu)方案的選擇模型,基于集成結(jié)果做出對備選方案的最優(yōu)選擇。該群決策支持方法的結(jié)果展示模塊履行最優(yōu)方案的顯示功能。
所述基準(zhǔn)語言集合為{ “極差”,“很差”,“差”,“一般”,“好”,“很好”,“極好” }。優(yōu)點及效果本發(fā)明是一種融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng)及方法,具有如下優(yōu)
占-
^ \\\ ·(I)相對于其他群決策支持方法,本發(fā)明具有基于互聯(lián)網(wǎng)的客戶/服務(wù)器構(gòu)架,因此,允許客戶端的專家基于互聯(lián)網(wǎng)在不同的時間和不同的地點參與決策,不同于面對面或者局域網(wǎng)的決策環(huán)境;(2)相對于其他群決策支持方法,本發(fā)明具有基于互聯(lián)網(wǎng)的客戶/服務(wù)器構(gòu)架,因此具有更好的可擴(kuò)展性,允許客戶端的專家基于互聯(lián)網(wǎng)在不同的時間和不同的地點參與決策;(3)相對于其他群決策支持方法,本發(fā)明具有融合排序與語言評價信息的優(yōu)勢;當(dāng)前的群決策支持方法通常采用數(shù)值或者排序來表達(dá)決策者的意見,評價信息表達(dá)方式單一;然而,在紛繁復(fù)雜的世界里,決策環(huán)境變得異常復(fù)雜,一方面參與決策的專家已經(jīng)不局限于當(dāng)?shù)鼗虮镜?,而是擴(kuò)展到整個國家或國家范圍,另一方面,模糊或者不確定的情況經(jīng)常出現(xiàn),更廣泛范圍參與決策的專家們給出的評價信息有時更適合以語言信息的方式表達(dá),或者以排序的方式表達(dá),而不僅僅是以數(shù)值方式表達(dá)的簡單情況;因此,本發(fā)明支持更一般情況的決策環(huán)境,支持排序與語言評價信息作為評價信息的表達(dá)方式,而不僅僅是的數(shù)值表達(dá)的方式,相對于其他系統(tǒng),在支持決策信息方面更通用,應(yīng)用面更廣泛。
圖1是本發(fā)明系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖;圖2是本發(fā)明群決策支持流程圖;圖3是本發(fā)明中關(guān)于排序中各方案的排序位置所對應(yīng)的區(qū)間的示意圖;圖4是本發(fā)明中關(guān)于排序與語言評價信息的融合方法示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明技術(shù)方案進(jìn)行具體說明本發(fā)明涉及一種具有融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng)及方法,如圖1-圖4中所示,該群決策支持方法基于互聯(lián)網(wǎng)且具有客戶/服務(wù)器架構(gòu);基于互聯(lián)網(wǎng),客戶端被邀請參與決策的專家可以以排序或者語言評價的方式表達(dá)對備選方案的意見;服務(wù)器端的群決策支持系統(tǒng)包括信息讀取模塊、決策分析模塊和結(jié)果展示模塊;信息讀取模塊負(fù)責(zé)接收客戶端專家們給出的評價信息;決策分析模塊負(fù)責(zé)把接收到的專家們給出的評價信息規(guī)范化,并集結(jié)為群體意見,然后基于群體意見進(jìn)行最優(yōu)方案的評選;結(jié)果展示模塊負(fù)責(zé)把最優(yōu)方案的評選結(jié)果進(jìn)行顯示。該群決策支持方法在互聯(lián)網(wǎng)中的物理設(shè)施包括計算機(jī)、Web服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)及通信設(shè)備,即該群決策支持方法是在上述物理層的支撐下運行。本發(fā)明涉及一種融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng),其特征在于所述群決策支持系統(tǒng)涵蓋排序和語言評價兩類信息,該系統(tǒng)基于互聯(lián)網(wǎng)的客戶/服務(wù)器結(jié)構(gòu)進(jìn)行群決策支持;該系統(tǒng)包含客戶端的專家們11-lk,WEB服務(wù)器端的信息讀取模塊2,應(yīng)用服務(wù)器端的決策分析模塊3,應(yīng)用服務(wù)器端的數(shù)據(jù)庫41、模型庫42、方法庫43和知識庫44,和WEB服務(wù)器端的結(jié)果展示模塊5 ; 其中,客戶端的專家們IΙ-lk,聯(lián)接WEB服務(wù)器端的信息讀取模塊2,信息讀取模塊2聯(lián)接應(yīng)用服務(wù)器端的決策分析模塊3,決策分析模塊3聯(lián)接數(shù)據(jù)庫41、模型庫42、方法庫43和知識庫44 ;決策分析模塊3聯(lián)接結(jié)果展示模塊5,結(jié)果展示模塊5聯(lián)接客戶端的專家們 11-lk。排序為群決策過程中客戶端的專家以順序的方式表達(dá)對備選方案的評價信息。語言評價為群決策過程中客戶端的專家以自然語言的方式表達(dá)對備選方案的評價信息。該群決策支持系統(tǒng)允許位于客戶端的專家們Il-1k基于互聯(lián)網(wǎng)以排序或者語言評價的方式表達(dá)對備選方案的評價;該群決策支持系統(tǒng)服務(wù)器端的信息讀取模塊2接收客戶端的專家們Il-1k給出的關(guān)于備選方案的評價信息。一種如上所述融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng)的群決策支持方法,其特征在于該方法步驟如下(I)將排序規(guī)范化為基準(zhǔn)語言集合的模糊集該群決策支持方法服務(wù)器端的決策分析模塊3利用方法庫43和知識庫44將排序評價信息轉(zhuǎn)換為基準(zhǔn)語言集合的模糊集;(2)將語言信息規(guī)范化為基準(zhǔn)語言集合的模糊集該群決策支持方法服務(wù)器端的決策分析模塊3利用方法庫43和知識庫44米用有關(guān)算法將語目評價/[目息轉(zhuǎn)換為基準(zhǔn)語g集合的1吳糊集;(3)將兩類被規(guī)范化的評價信息進(jìn)行集成該群決策支持方法服務(wù)器端的決策分析模塊3將兩類評價信息轉(zhuǎn)換為相同的形式,采用模型庫42的群體信息集成模型進(jìn)行評價信息的集成;(4)基于評價信息的集成結(jié)果選擇最優(yōu)的備選方案采用模型庫42的最優(yōu)方案的選擇模型,基于集成結(jié)果做出對備選方案的最優(yōu)選擇。該群決策支持方法的結(jié)果展示模塊5履行最優(yōu)方案的顯示功能。所述基準(zhǔn)語言集合為{ “極差”,“很差”,“差”,“一般”,“好”,“很好”,“極好” }。上述決策支持方法具體如下步驟1,將排序規(guī)范化為基準(zhǔn)語言集合的模糊集給定針對各備選方案以排序tf= (oJ(l),...,oJ(m))的(m為備選方案的個數(shù))形式給出的評價信息,可以通過下面的過程把排序tf= (oJ(l),..., oJ(m))轉(zhuǎn)換為基準(zhǔn)語言集合的模糊集。首先,建立m個排序位置所對應(yīng)的區(qū)間
權(quán)利要求
1.一種融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng),其特征在于所述群決策支持系統(tǒng)涵蓋排序和語言評價兩類信息,該系統(tǒng)基于互聯(lián)網(wǎng)的客戶/服務(wù)器結(jié)構(gòu)進(jìn)行群決策支持;該系統(tǒng)包含客戶端的專家,WEB服務(wù)器端的信息讀取模塊(2),應(yīng)用服務(wù)器端的決策分析模塊(3),應(yīng)用服務(wù)器端的數(shù)據(jù)庫(41)、模型庫(42)、方法庫(43)和知識庫(44),和WEB 服務(wù)器端的結(jié)果展示模塊(5);其中,客戶端的專家,聯(lián)接WEB服務(wù)器端的信息讀取模塊 (2),信息讀取模塊(2)聯(lián)接應(yīng)用服務(wù)器端的決策分析模塊(3),決策分析模塊(3)聯(lián)接數(shù)據(jù)庫(41)、模型庫(42)、方法庫(43)和知識庫(44);決策分析模塊(3)聯(lián)接結(jié)果展示模塊(5), 結(jié)果展示模塊(5)聯(lián)接客戶端的專家。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng),其特征在于 排序為群決策過程中客戶端的專家以順序的方式表達(dá)對備選方案的評價信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng),其特征在于 語言評價為群決策過程中客戶端的專家以自然語言的方式表達(dá)對備選方案的評價信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng),其特征在于 該群決策支持系統(tǒng)允許位于客戶端的專家基于互聯(lián)網(wǎng)以排序或者語言評價的方式表達(dá)對備選方案的評價;該群決策支持系統(tǒng)服務(wù)器端的信息讀取模塊(2)接收客戶端的專家給出的關(guān)于備選方案的評價信息。
5.一種如權(quán)利要求1所述融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng)的群決策支持方法,其特征在于該方法步驟如下(1)將排序規(guī)范化為基準(zhǔn)語言集合的模糊集該群決策支持方法服務(wù)器端的決策分析模塊(3)利用方法庫(43)和知識庫(44)將排序評價信息轉(zhuǎn)換為基準(zhǔn)語言集合的模糊集;(2)將語言信息規(guī)范化為基準(zhǔn)語言集合的模糊集該群決策支持方法服務(wù)器端的決策分析模塊(3)利用方法庫(43)和知識庫(44)采用有關(guān)算法將語言評價信息轉(zhuǎn)換為基準(zhǔn)語言集合的模糊集;(3)將兩類被規(guī)范化的評價信息進(jìn)行集成該群決策支持方法服務(wù)器端的決策分析模塊(3)將兩類評價信息轉(zhuǎn)換為相同的形式,采用模型庫(42)的群體信息集成模型進(jìn)行評價信息的集成;(4)基于評價信息的集成結(jié)果選擇最優(yōu)的備選方案采用模型庫(42)的最優(yōu)方案的選擇模型,基于集成結(jié)果做出對備選方案的最優(yōu)選擇。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的融合排序與語言評價信息的群決策支持方法,其特征在于 該群決策支持方法的結(jié)果展示模塊(5)履行最優(yōu)方案的顯示功能。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的融合排序與語言評價信息的群決策支持方法,其特征在于 所述基準(zhǔn)語言集合為{ “極差”,“很差”,“差”,“一般”,“好”,“很好”,“極好” I。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種融合排序與語言評價信息的群決策支持系統(tǒng)及方法,涵蓋排序和語言評價兩類信息,基于互聯(lián)網(wǎng)的客戶/服務(wù)器結(jié)構(gòu)進(jìn)行群決策支持;服務(wù)器端的群決策支持系統(tǒng)包括信息讀取模塊、決策分析模塊和結(jié)果展示模塊;信息讀取模塊負(fù)責(zé)接收客戶端專家們給出的評價信息;決策分析模塊負(fù)責(zé)把接收到的專家們給出的評價信息規(guī)范化,并集結(jié)為群體意見,然后基于群體意見進(jìn)行最優(yōu)方案的評選;結(jié)果展示模塊負(fù)責(zé)把最優(yōu)方案的評選結(jié)果進(jìn)行顯示。
文檔編號G06F17/30GK103020133SQ20121047307
公開日2013年4月3日 申請日期2012年11月19日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月19日
發(fā)明者張全, 李京陽, 李巨智 申請人:沈陽工業(yè)大學(xué)