[发明专利]基于信度结构的多不确定偏好获取方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种基于信度结构的多不确定偏好获取方法，其特征在于，包括：

建立战略冲突图模型：

其中，G表示战略冲突图模型，N表示决策者的有限集合，表示决策者所控制的策略集合，表示第个决策者所控制的第个策略，表示第个决策者所拥有的策略数量，且，表示每一个决策者任意状态所做的选择所构成的可行组合，表示包含第个决策者任意两状态转移的集合，表示决策者的相对偏好；

为所述战略冲突图模型设计信度偏好结构；

根据所述信度偏好结构构建信度偏好规则库；

根据所述信度偏好规则库和证据推理算法，计算任意两状态的信度偏好等级；

根据所述任意两状态的信度偏好等级预测和复盘所述决策者的决策趋势；

其中，所述根据所述信度偏好规则库和证据推理算法，计算任意两状态的信度偏好等级，具体包括：

确定输入数据的形式结构：

其中，表示连接符，包括和两种连接关系，表示对于任意状态和状态的输入数据，表示第个属性的值；T表示属性的个数，表示的信度等级且；

确定所述输入数据的每个属性的值与所述信度偏好规则库中每个信度偏好规则的匹配度；

根据所述匹配度计算所述信度偏好规则库中每个信度偏好规则的激活权重；

根据所述激活权重计算所述输入数据的信度偏好等级；

其中，所述确定输入数据的每个属性的值与所述信度偏好规则库中每个信度偏好规则的匹配度，具体包括：

确定所述输入数据的每个属性的值与所述信度偏好规则库中第条信度偏好规则中对应属性的匹配度：

其中，表示与的匹配度，表示第个属性的值，表示的信度等级，表示第个属性的第个参考值，为相似度函数表示与之间的相似度；

将所述输入数据转化为所述信度偏好规则的前提属性格式；

其中，当时，表示第条信度偏好规则中第个属性的参考值, 表示关于所述输入数据的第个属性的值与第条信度偏好规则中第个属性的参考值的匹配度；

对于任意，所述输入数据的每个属性的值与所述信度偏好规则库中第条信度偏好规则个属性的参考值的匹配度具体为：

其中，表示所述输入数据的每个属性的值与所述信度偏好规则库中第条信度偏好规则个属性的匹配度，表示聚合函数，聚合第条信度偏好规则中个属性的匹配度；

其中，所述激活权重，具体为：

其中，表示第条信度偏好规则的激活权重，表示第条信度偏好规则的相对权重，表示输入数据的每个属性的值与所述信度偏好规则库中第条信度偏好规则个属性的匹配度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信度偏好结构具体为:

其中，，表示状态或状态时所述决策者所做的选择，表示对于状态时所述决策者所做的选择偏好，∼表示对于状态或状态时所述决策者所做的选择的偏好无关紧要，表示对于状态时所述决策者选择的选项偏好，表示对于状态或状态时所述决策者所做的选择的偏好未知，表示对于状态时所述决策者所做的选择偏好的信度等级，表示对于状态和状态时所述决策者所做的选择的偏好无关紧要的信度等级，表示对于状态时所述决策者选择的选项偏好的信度等级，表示对于状态和状态时所述决策者所做的选择的偏好未知的信度等级。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述信度偏好结构构建信度偏好规则库，具体包括：

确定所述信度偏好结构的信度偏好规则；

将所述信度偏好规则顺序排列构建所述信度偏好规则库。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对于每个所述决策者，第条所述信度偏好规则如下所示：

;

规则权重,属性权重向量,且

其中，表示连接符，包括∧和∨两种连接关系，表示对任意的状态和状态的第条信度偏好规则，表示前提属性，then⋯表示对应前提属性所表示的结论，表示第条信度偏好规则中第个属性的参考值，表示不同信度偏好规则第个属性的参考值集合；表示第条信度偏好规则的结果，具体为，，表示第条信度偏好规则的结果中的第个结论的信度等级，且，；表示第条信度偏好规则的相对权重，是第条信度偏好规则中赋予第个属性的相对权重，表示信度规则的总数，表示第条信度偏好规则属性的总数。