一种基于大数据的体系决策能力评估方法技术

本发明专利技术提供一种基于大数据的体系决策能力评估方法，其步骤A：体系的群体数量变化的自适应能力；步骤B：体系的群体种类变化的自适应能力；步骤C：体系的方案筛选能力；步骤D：体系的任务分解能力；步骤E：体系的自适应分组能力；步骤F：综合评估体系的群体数量变化的自适应能力、体系的群体种类变化的自适应能力、体系的方案筛选能力、体系的任务分解能力、体系的自适应分组能力，得出体系决策能力评估的最终结果。通过以上的方法能够有效的进行体系决策能力评估，得到客观准确的评估结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的体系决策能力评估方法
本专利技术提出了一种基于大数据的体系决策能力评估方法，它涉大数据、系统科学、决策等

技术介绍
近年来，由于体系的逐步发展与完善，对于体系决策能力的评估需求变得越来越高。如何快速有效的评估出体系的决策能力的强弱成为了社会上的一个重要需求。现有的评估方法大多是基于主观评价来进行的，例如专家打分法、体系分析评估法、层次分析法、态势分析法(又称SWOT分析法)等。专家打分法就是指通过匿名方式征询有关专家的意见，对专家意见进行统计、处理、分析和归纳，客观地综合多数专家经验与主观判断，对大量难以采用技术方法进行定量分析的因素做出合理估算，经过多轮意见征询、反馈和调整后，得出最终评估结果的方法；体系分析评估法就是通过一群专家，结合相应的科学理论将体系进行解耦、分级，最终通过综合的方式再将各个层次中不同的解耦模块的评价结果进行综合，得到最终的体系分析评估结果；层次分析法是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法，该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的体系决策能力评估方法，其特征在于：其步骤如下：步骤A：评估体系的群体数量变化的自适应能力θ；步骤B：评估体系的群体种类变化的自适应能力χ；步骤C：评估体系的方案筛选能力κ；步骤D：评估体系的任务分解能力μ；步骤E：评估体系的自适应分组能力γ；步骤F：综合评估体系的群体数量变化的自适应能力θ、体系的群体种类变化的自适应能力χ、体系的方案筛选能力κ、体系的任务分解能力μ、体系的自适应分组能力γ，得出体系决策能力评估的最终结果δ；通过以上步骤，能实现基于大数据的体系决策能力评估，达到了科学有效对体系决策能力评估的效果，解决了现有方法对于经验依赖度高等问题。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的体系决策能力评估方法，其特征在于：其步骤如下：步骤A：评估体系的群体数量变化的自适应能力θ；步骤B：评估体系的群体种类变化的自适应能力χ；步骤C：评估体系的方案筛选能力κ；步骤D：评估体系的任务分解能力μ；步骤E：评估体系的自适应分组能力γ；步骤F：综合评估体系的群体数量变化的自适应能力θ、体系的群体种类变化的自适应能力χ、体系的方案筛选能力κ、体系的任务分解能力μ、体系的自适应分组能力γ，得出体系决策能力评估的最终结果δ；通过以上步骤，能实现基于大数据的体系决策能力评估，达到了科学有效对体系决策能力评估的效果，解决了现有方法对于经验依赖度高等问题。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的体系决策能力评估方法，其特征在于：在步骤A中所述的“评估体系的群体数量变化的自适应能力θ”，其作法如下：它是通过外界改变体系中的一种单体的数量，观察体系走出混沌的耗时，耗时越短，则体系的群体数量变化的自适应能力θ越强；针对于体系的群体数量变化的自适应能力θ评估的过程，包括如下步骤：步骤A1：改变体系中需要测定的数量适应能力的单体，步进改变被选定单体的单体数量；步骤A2：观察改变单体数量后，体系走出混沌状态的用时；体系的群体数量变化的自适应能力θ的评估函数如下：θ＝F(αm,mi,mi+1,ti,ti+1)(1)该函数中的mi为前一次实验被测试单体的数量；mi+1为实验时被测试单体的数量；ti为前一次实验被测试单体数量为mi时，体系走出混沌的用时；ti+1为本次实验被测试单体数量为mi+1时，体系走出混沌的用时；αm为参数，能根据不同的体系决策能力评估需求进行更改。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的体系决策能力评估方法，其特征在于：在步骤B中所述的“评估体系的群体种类变化的自适应能力χ”，其作法如下：它是通过外界改变体系中的单体的种类数量，观察体系走出混沌的耗时，耗时越短，则体系的群体种类变化的自适应能力χ越强；针对于体系的群体种类变化的自适应能力χ评估的过程，包括如下步骤：步骤B1：步进改变体系中单体的种类数量；步骤B2：观察改变种类数量后，体系走出混沌状态的用时；体系的群体种类变化的自适应能力χ的评估函数如下：χ＝F(αn,ni,ni+1,t'i,t'i+1)(2)该函数中的ni为前一次实验被测试单体种类的数量；ni+1为实验时被测试单体种类的数量；t'i为前一次实验被测试单体种类数量为ni时，体系走出混沌的用时；t'i+1为本次实验被测试单体种类数量为ni+1时，体系走出混沌的用时；αn为参数，能根据不同的体系决策能力评估需求进行更改。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的体系决策能力评估方法，其特征在于：在步骤C中所述的“评估体系的方案筛选能力κ”，其作法如下：评估该能力时，体系通过接收外部发送的复杂度为O(order)的命令，观察体系能够做出决策及作出决策的用时；如果不能做出决策，则将体系的方案筛选能力κ设为0；如果能做出决策，则用时越短，表示体系的体系的方案筛选能力κ越强；针对于该体系的方案筛选能力κ的评估的过程，包括如下步骤：步骤C1：通过外部发送命令的方式，发送复杂度为O(order)的命令给体系；步骤C2：观察体系接收命令后，观察体系能够走出混沌状态及走出混沌状态的用时；具体的体系的方案筛选能力κ评估函数如下：κ＝IO(order)·F(αO(order),tO(ord...

【专利技术属性】
技术研发人员：李博伟，李大庆，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11