[發(fā)明專(zhuān)利]基于非線(xiàn)性母函數(shù)和權(quán)重優(yōu)化的在線(xiàn)績(jī)效測(cè)評(píng)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610180131.1
• 申請(qǐng)日: 2016-03-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105787675A
• 公開(kāi)（公告）日: 2016-07-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 萬(wàn)中;鄧松海;陳明;胡朝明
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中南大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/06
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/06
• 代理公司: 長(zhǎng)沙市融智專(zhuān)利事務(wù)所 43114
• 代理人: 楊萍

1.一種基于非線(xiàn)性母函數(shù)和權(quán)重優(yōu)化的在線(xiàn)績(jī)效測(cè)評(píng)方法，其特征在于，包括以下步 驟：

步驟一、填報(bào)業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)；

步驟二、根據(jù)填報(bào)的業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)，計(jì)算各測(cè)評(píng)對(duì)象對(duì)應(yīng)于各個(gè)測(cè)評(píng)準(zhǔn)則的業(yè)績(jī)得分；

將第i個(gè)測(cè)評(píng)對(duì)象對(duì)應(yīng)于第j個(gè)測(cè)評(píng)準(zhǔn)則業(yè)績(jī)得分記為x_ij；其中，i＝1,2,…,n,n表示測(cè) 評(píng)對(duì)象的個(gè)數(shù)；j＝1,2,…,m，m表示測(cè)評(píng)準(zhǔn)則的個(gè)數(shù)；計(jì)算得到所有測(cè)評(píng)對(duì)象對(duì)應(yīng)于所有測(cè) 評(píng)準(zhǔn)則的n行m列原始得分矩陣X＝(x_ij)_n*m；

當(dāng)同一項(xiàng)業(yè)績(jī)由多人完成時(shí)，調(diào)用線(xiàn)性或非線(xiàn)性業(yè)績(jī)母函數(shù)，定量計(jì)算各測(cè)評(píng)對(duì)象對(duì) 應(yīng)于該測(cè)評(píng)準(zhǔn)則的業(yè)績(jī)得分；

步驟三、對(duì)原始得分矩陣X＝(x_ij)_n*m進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化處理公式為：

yij=xijΣi=1nxij2]]>

從而得到n行m列標(biāo)準(zhǔn)得分矩陣Y＝(y_ij)_n*m；

步驟四、基于標(biāo)準(zhǔn)得分矩陣Y＝(y_ij)_n*m，建立如下權(quán)重優(yōu)化模型(MIN-MAX模型)：

minumax1≤i≤n{Σj=1m(yij-ujΣj=1myij)2}s.t.Σj=1muj=1,0≤uj≤1,j=1,...,m]]>

其中：u_j表示第j個(gè)測(cè)評(píng)準(zhǔn)則的權(quán)重；u＝(u₁,u₂,…,u_m)是m個(gè)測(cè)評(píng)準(zhǔn)則權(quán)重向量；

步驟五、求解步驟四中的權(quán)重優(yōu)化模型，計(jì)算最優(yōu)測(cè)評(píng)準(zhǔn)則權(quán)重向量；

首先用凝聚函數(shù)將權(quán)重優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為無(wú)約束優(yōu)化模型，并在凝聚函數(shù)中引入磨光因 子，消除權(quán)重優(yōu)化模型中存在的非光滑性特征；然后基于譜共軛梯度方法求解磨光凝聚函 數(shù)的極小值，其解即為最優(yōu)測(cè)評(píng)準(zhǔn)則權(quán)重向量

步驟六、利用步驟三中得到的標(biāo)準(zhǔn)得分矩陣Y和步驟五中得到的最優(yōu)準(zhǔn)則權(quán)重 計(jì)算所有測(cè)評(píng)對(duì)象的綜合業(yè)績(jī)得分。