[發明專利]一種基于證據理論的群組間個體雙向最佳匹配決策算法

有效

• 申請號: 201310338813.7
• 申請日: 2013-08-06
• 公開（公告）號: CN103425880A
• 公開（公告）日: 2013-12-04
• 發明（設計）人: 陳圣群;湯元斌;鄭晶;施海柳;鄭薇瑋
• 申請（專利權）人: 福建江夏學院
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊

1.一種基于證據理論的群組間個體雙向最佳匹配決策算法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)?獲取第二群組中n個主體????????????????????????????????????????????????對第一群組中m個主體關于p個指標的評價序數信息以及第一群組中m個主體對第二群組中n個主體關于q個指標的評價序數信息；

(2)?構建證據識別框架；

(3)?將兩個群組的各主體關于各指標的評價序數轉化為相應的序數得分置信度；

(4)?采用證據理論對第一群組中m個主體關于p個指標的序數得分置信度進行融合，獲得第二群組中n個主體對第一群組中m個主體評價的序數得分置信度；采用證據理論對第二群組中n個主體關于q個指標的序數得分置信度進行融合，獲得第一群組中m個主體對第二群組中n個主體評價的序數得分置信度；

(5)?融合第一群組中m個主體與第二群組中n個主體互相評價的序數得分置信度，獲得第一群組中m個主體與第二群組中n個主體之間匹配的序數得分置信度；

(6)?計算第一群組中m個主體與第二群組中n個主體匹配的融合度；

(7)?基于融合度求解第一群組中m個主體與第二群組中n個主體的最佳匹配方案。

2.根據權利要求1所述的一種基于證據理論的群組間個體雙向最佳匹配決策算法，其特征在于，步驟(1)中，設第二群組中n個主體對第一群組中m個主體關于p個指標的評價序數信息為矩陣，其中各指標權重分別為，，第一群組中m個主體對第二群組中n個主體關于q個指標的評價序數信息為矩陣，其中各指標權重分別為，，得到矩陣和矩陣如下：

其中，表示第二群組中主體x對第一群組中主體y關于指標z的評價序數；表示第一群組中主體r對第二群組中主體s關于指標t的評價序數。

3.根據權利要求2所述的一種基于證據理論的群組間個體雙向最佳匹配決策算法，其特征在于，步驟(2)中，根據序數的Borda得分值，構建證據識別框架，方法如下：令第一群組中主體數量m和第二群組中主體數量n的最大值為N，根據Borda得分法，排序為i的得分值為N-i，即排序在第N名、第N-1名、…、第1名的得分值分別為0,1,…,N-1，令符號H₀,H₁,…,H_N-1分別表示序數得分值0,1,…,N-1，則構建評價序數得分的證據識別框架為

。

4.根據權利要求3所述的一種基于證據理論的群組間個體雙向最佳匹配決策算法，其特征在于，步驟(3)中，將矩陣和矩陣中各評價序數轉化成相應的序數得分置信度，得到矩陣和矩陣，方法如下：令評價值為序數，則根據Borda得分法，其得分值為，因此其得分值以100%置信度或以1概率屬于區間，采用得分置信度表示為；得到矩陣和矩陣如下：

其中，表示第二群組中主體x對第一群組中主體y關于指標z的序數得分置信度；表示第一群組中主體r對第二群組中主體s關于指標t的序數得分置信度。

5.根據權利要求4所述的一種基于證據理論的群組間個體雙向最佳匹配決策算法，其特征在于，步驟(4)中，采用證據理論對第一群組中m個主體關于p個指標的序數得分置信度進行融合，方法如下：第二群組中主體對第一群組中主體關于指標的序數得分置信度，采用證據組合規則對置信度進行融合，即，得到第二群組中主體對第一群組中主體評價的序數得分置信度，同理，獲得第二群組中n個主體對第一群組中m個主體評價的序數得分置信度，得到矩陣如下：

采用與上述相同的方法，獲得第一群組中m個主體對第二群組中n個主體評價的序數得分置信度，得到矩陣如下：

其中，表示第一群組中主體對第一群組中主體評價的序數得分置信度。