【技术实现步骤摘要】
基于两阶段共识优化模型的自适应反馈方法和系统
[0001]本专利技术涉及信息处理
，具体涉及一种基于两阶段共识优化模型的自适应反馈方法、系统、存储介质和电子设备。
技术介绍
[0002]卫星领域的多属性群决策(MAGDM)是考虑多个应急属性如果任务完成效益、方案性能、卫星资源利用率等，、由多人进行决策的过程，广泛存在于管理实践中，如应急管理、医疗废物管理等。近年来，世界各地频繁发生紧急事件，往往造成灾难性后果。应急决策的典型特征是时间限制、信息部分或不完全、以及可能产生严重后果的决策压力。需要组织来自多个领域的众多专家协同开展应急决策，大群体应急决策(LGEDM)成为突发应急管理的重要决策方式。一般地，当应急决策群体人数达到20人以上时，MAGDM问题称为多属性大群体应急决策(MALGEDM)问题。
[0003]当涉及问题的所有专家意见达成共识时，可能影响群体的决定更能被接受。这通常意味着在为GDM问题选择最佳替代卫星应急方案之前包括一个共识达成过程(CRP)。学者们在不同的背景下开发了不同的CRP方法和结构，如CRP在共识与最小成本，CRP在社会网络，CRP在数据驱动/Web环境，以及适应性CRP。在这些模型中，自适应CRP能够对共识水平及专家权重等动态参数自适应反馈意见，从而达成共识。
[0004]尽管以往的研究在自适应CRP方面取得了一些进展，但仍存在一些不合理之处。例如，总是期望偏好信息的总调整越少越好，以尽可能节省调整时间，并保留专家的初始偏好。因此，有必要软化专家偏好监督并减少CRP
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于两阶段共识优化模型的自适应反馈方法，其特征在于，包括：S1、根据已知的卫星应急方案属性，获取各专家的决策意见，构建对应的专家决策矩阵；S2、根据所述专家决策矩阵，采用SOM算法聚类获取若干子群；S3、根据所述专家决策矩阵和子群，判断群共识水平是否满足阈值；若群共识水平小于阈值时，则在预设的自适应反馈机制的基础上，构建两阶段共识优化模型实现共识达成过程，获取最终的群决策矩阵；S4、根据所述最终的群决策矩阵，采用MULTIMOORA方法获取面向多属性大群体应急决策的卫星应急方案排序结果。2.如权利要求1所述的基于两阶段共识优化模型的自适应反馈方法，其特征在于，所述S1中采用犹豫模糊二元语义集HF2TLSs表示专家决策矩阵，包括：其中，卫星应急方案的离散有限集X＝{x1，...，x
m
}，m为卫星应急方案数量且m≥2；专家集合e＝{e1，...，e
N
}，N为专家人数且N≥20；属性集合C＝{c1，...，c
n
}，n为属性数量且n≥2；不同位置为专家e
l
选择的卫星应急方案x
i
对属性c
j
的决策信息；为HF2TLSs的粒度，由若干HF2TLSs组成，数量由专家的意见决定；为语言标签，取值为S＝{s0，s1，...，s
g
}，g为S的势；表示符号转换值且范围为[
‑
0.5，0.5)。3.如权利要求2所述的基于两阶段共识优化模型的自适应反馈方法，其特征在于，所述S3中求解群共识水平的过程包括：计算子群权重，通过SOM聚类将所有专家分为K个子群，每个子群C
k
内有#C
k
个专家，计算子群内聚性获取ρ为权重参数，e
l
代表第l个专家，表示专家决策矩阵和子群C
k
的意见矩阵G
k
之间的豪斯多夫距离，则子群权重为：计算群共识水平，计算群共识水平，其中，根据子群中所有专家决策矩阵，获取子群决策矩阵
为子群决策矩阵针对x
i
卫星应急方案在c
j
属性上的评估值；利用加权平均算子确定群决策矩阵平均算子确定群决策矩阵为群决策矩阵基于x
i
卫星应急方案在c
j
属性上的评估值；SIM(C
k
)为子群间的相似性；G
k
和G
f
为不同的子群决策矩阵；D为不同群体之间的豪斯多夫距离；GCL(C
k
)为群共识水平。4.如权利要求3所述的基于两阶段共识优化模型的自适应反馈方法，其特征在于，所述S3中若GCL(C
k
)小于阈值ψ且小于第一参数δ1：GCL(C
k
)＜δ1＜ψ，采用低等水平反馈策略FS
‑
LL实现共识达成过程，具体包括：所述FS
‑
LL的识别规则如下：第一、确定卫星应急方案x
i
所在集合ALT1，其共识度小于所有待修正卫星应急方案的平均共识水平；均共识水平；其中，为专家e
l
在每个卫星应急方案的共识水平；d表示不同犹豫模糊二元语义集豪斯多夫距离；第二、确定需要修改的位置(x
i
，c
j
)所在集合POS1；；其中，POS1为所有需要修改的位置(x
i
，c
j
)的集合；为专家e
l
在每个属性上的每个卫星应急方案的共识水平；所述FS
‑
LL的方向规则DR.1如下：DR.1.1：如果则专家e
l
增加对属性c
j
的评估；DR.1.2：如果则专家e
l
减少对属性c
j
的评估；其中，为子群C
k
中的专家e
l
在第t次迭代中针对卫星应急方案x
i
在属性c
j
上的评估值；λ1∈[0.5，1]，λ2∈[0，0.5]，λ1和λ2为意见调整参数；
和/或所述S3中若GCL(C
k
)小于阈值ψ且大于等于第一参数δ1、小于第二参数δ1：δ1≤GCL＜δ2＜ψ，采用中等共识水平反馈策略FS
‑
ML实现共识达成过程，具体包括：所述FS
‑
ML的识别规则如下：(1)当ICL(C
k
)＜δ2时，第一、将一致性水平低于一致性参数的子群识别为SUB
21
＝{C
k
|ICL(C
k
)＜δ2}ICL(C
k
)＝1
‑
D(G
k
，R
c
)其中，ICL(C
k
)为子群C
k
与群决策矩阵之间的共识水平；第二、对于已识别的子群，将一致性程度低于子群一致性的专家识别为EXP
21
＝{e
l
|ECL(e
l
)＜SCL(C
k
)∧e
l
∈C
k
}ECL(H
l
)＝1
‑
D(H
l
，R
c
)其中，SCL(C
k
)为子群一致性；ECL(H
l
)为专家e
l
的共识水平；第三、将一致性程度低于阈值的卫星应急方案识别为第四、需要修改的位置(x
i
，c
j
)被标识为(2)当ICL(C
k
)≥δ2时，第一、确定共识水平高但一致性较低的子群为SUB
22
＝{C
k
|I...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡笑旋，晏冰，徐启胜，李军，张星宇，
申请(专利权)人：安徽三禾一信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。