[發(fā)明專利]一種基于FAHP-TOPSIS的數(shù)字化營業(yè)廳運(yùn)營評(píng)價(jià)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310089982.5
• 申請(qǐng)日: 2023-02-09
• 公開（公告）號(hào): CN116187840A
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 夏冬;倪靖猛;仇瑩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司徐州供電分公司
• 主分類號(hào): G06Q10/0639
• 分類號(hào): G06Q10/0639;G06Q50/10;G06N7/02
• 代理公司: 徐州市三聯(lián)專利事務(wù)所 32220
• 代理人: 陳帥

1.一種基于FAHP-TOPSIS的數(shù)字化營業(yè)廳運(yùn)營評(píng)價(jià)方法，其特征在于：該方法包括如下步驟：

S1：通過FAHP法確定指標(biāo)權(quán)重，該FAHP法確定指標(biāo)權(quán)重包括如下步驟：

A1：構(gòu)造遞階層次結(jié)構(gòu)：在運(yùn)用FAHP確定數(shù)字化營業(yè)廳運(yùn)營水平選擇指標(biāo)體系中指標(biāo)權(quán)重之前，需要對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行按層次劃分，從而建立分層次的指標(biāo)體系的遞階層次結(jié)構(gòu)，遞階層次結(jié)構(gòu)分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層；

A2：建立模糊判斷矩陣：由于數(shù)字化營業(yè)廳評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中存在定性的影響因子，因此專家在評(píng)價(jià)打分時(shí)會(huì)帶有一定的主觀性和模糊性，不適合用具體的數(shù)值來表示，利用三角模糊數(shù)可以相對(duì)定量地對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行重要性標(biāo)度，設(shè)模糊集合為A＝(l,m,u)其函數(shù)為：在構(gòu)造指標(biāo)層兩兩比較的模糊判斷矩陣時(shí)，首先需要確定標(biāo)度值，利用1～9標(biāo)度構(gòu)造模糊判斷矩陣A，表示數(shù)字化營業(yè)廳各指標(biāo)的相對(duì)重要程度，構(gòu)造出運(yùn)營體系兩兩指標(biāo)之間的比較模糊判斷矩陣，如下所示，A＝(a_ij)_n×n；

A3：一致性檢驗(yàn)：對(duì)于模糊判斷矩陣A＝a_ijn×n，提取兩個(gè)指標(biāo)比較判斷信息最可能估計(jì)值從而得到模糊互補(bǔ)判斷矩陣B＝(bij)n×n，若模糊互補(bǔ)判斷矩陣B滿足一致性的要求，則可以認(rèn)為矩陣A滿足一致性要求；

A4：計(jì)算相對(duì)權(quán)重值：在計(jì)算模糊判斷矩陣A＝a_ijn×n時(shí)，假設(shè)已經(jīng)計(jì)算出第x-1層上的nx-1各指標(biāo)相對(duì)于總目標(biāo)的權(quán)重向量為Wx-1，第x層指標(biāo)以第x-1層中各指標(biāo)為準(zhǔn)則得到權(quán)重排序矩陣為Px，則第x層指標(biāo)相對(duì)于總目標(biāo)的排序權(quán)重可表示為：W_x＝P_xP_x-1…P₃W₂；

A5：去模糊化：假設(shè)三角模糊數(shù)M＝(l，m，u)，解模糊公式如下：為比較各影響因素的重要性，在經(jīng)過去模糊化后仍需將明確值正規(guī)化以便計(jì)算相對(duì)權(quán)重值；

S2：通過TOPSIS法確定優(yōu)劣解距離法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，該TOPSIS法確定優(yōu)劣解距離法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)包括如下步驟：

B1：構(gòu)建決策矩陣：在數(shù)字化營業(yè)廳運(yùn)營評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)中既存在定量指標(biāo)也存在定性指標(biāo)，在使用TOPSIS法進(jìn)行綜合排序時(shí)需要先將定性指標(biāo)定量化，定性指標(biāo)根據(jù)相應(yīng)的標(biāo)度原則，采用專家打分的方法確定，對(duì)定量指標(biāo)進(jìn)行處理，將影響因子轉(zhuǎn)化成轉(zhuǎn)化成矩陣D，假設(shè)有m個(gè)數(shù)字化營業(yè)廳，n個(gè)影響因子，將影響因子轉(zhuǎn)化成矩陣D，其中x_ij表示第i個(gè)營業(yè)廳中第j個(gè)指標(biāo)的得分值；

B2：構(gòu)建歸一化決策矩陣：利用以下公式進(jìn)行歸一化處理：其中x_ij表示第i個(gè)指標(biāo)的第j個(gè)值，最終得到歸一化矩陣Y＝(y_ij)_m×nZ；

B3：構(gòu)建加權(quán)決策化規(guī)范矩陣V：V_ij＝w_j×y_ij，其中i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n；

B4：確定正、負(fù)理想解：選取加權(quán)決策化規(guī)范矩陣V中每個(gè)指標(biāo)的最優(yōu)值和最劣值可以分別確定正理想解V+、負(fù)理想解V-，

正理想解計(jì)算公式：

負(fù)理想解計(jì)算公式：

B5：計(jì)算距離尺度：計(jì)算每個(gè)目標(biāo)正理想解距離和負(fù)理想解的距離

B6：計(jì)算理想解的貼近度：基于上述基礎(chǔ)上，第i個(gè)數(shù)字化營業(yè)廳與運(yùn)營水平最優(yōu)的營業(yè)廳的接近程度DC_i可表示為：由上式可以看出DC_i∈(0,1]，DC_i的值越大，表示數(shù)字化營業(yè)廳的運(yùn)營水平越好。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于FAHP-TOPSIS的數(shù)字化營業(yè)廳運(yùn)營評(píng)價(jià)方法，其特征在于：所述步驟A1中的目標(biāo)層只有一個(gè)要素，代表分析的最終目的或是需要達(dá)到的目標(biāo)，即數(shù)字化營業(yè)廳運(yùn)營水平。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于FAHP-TOPSIS的數(shù)字化營業(yè)廳運(yùn)營評(píng)價(jià)方法，其特征在于：所述步驟A1中的準(zhǔn)則層的內(nèi)容是為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)所設(shè)定的準(zhǔn)則與子準(zhǔn)則，包括服務(wù)資源管理、智能控制水平、信息發(fā)布管理、運(yùn)營全景監(jiān)控、運(yùn)營情況分析、合作伙伴管理六個(gè)維度。