一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法及系统，本发明专利技术涉及的一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法，包括：S1.获取顾客以及养老服务供应商的多评价指标相对应的指标权重以及指标值信息，根据所述获取到的指标权重以及指标值信息得到顾客和养老服务供应商的益损矩阵，并将得到的益损矩阵转化为前景矩阵，按照顾客以及养老服务供应商对待风险的不同态度使用前景矩阵得到综合前景矩阵；S2.根据所述得到的综合前景矩阵的综合前景值建立顾客和养老服务供应商的总满意度最大化的数学模型；S3.根据顾客和养老服务供应商的总满意度最大化的数学模型建立NSGA‑II算法；S4.通过建立的NSGA‑II算法计算得到顾客以及养老服务供应商的Pareto前沿解集。

An optimization method and system of pension service combination based on hesitation fuzzy

【技术实现步骤摘要】
一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法及系统
本专利技术涉及养老服务组合优化
，尤其涉及一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法及系统。
技术介绍
近年来，随着我国老年人口数量的快速增加，老年顾客不仅在数量上出现增长，而且类别也不断扩展；并且随着我国居民生活水平的提升，老年顾客的养老服务需求越来越多元化和复杂化。在政府的引导和帮助下，许多类型的养老服务机构如雨后春笋般兴起，养老服务行业迅速发展，并且随着“互联网+”时代的快速发展，养老服务行业也迅速转型升级，养老服务与互联网结合使得养老服务被正确地使用与较优的调度，既能符合老年顾客的要求，也能促进养老服务行业快速发展。近年来，在互联网上相继出现了许多养老服务平台，这些养老服务平台通常是与线下的养老服务组织进行合作，将养老服务资源发布在互联网上供老年顾客选择使用，如膳食服务、医护服务、生活保洁等。现有的养老服务行业的复杂性以及人类思维认识的局限，老年顾客需求的服务指标信息和服务供应商给出的服务指标信息有时是不清晰的。但是现有的养老服务组合方法只用一个简单的数据来体现，可能会带来信息的失真或残缺不全，从而不能合适地解决模糊供需信息地养老服务组合优化问题。因此，本专利技术将犹豫模糊集理论、前景理论运用到犹豫模糊形式供需信息的养老服务组合优化中，使优化问题更加符合实际情况。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法及系统，采用犹豫模糊形式来表示养老服务评价指标信息和老年顾客评价指标信息，以达到准确描述供需信息。为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法，包括：S1.获取顾客以及养老服务供应商的多评价指标相对应的指标权重以及指标值信息，根据所述获取到的指标权重以及指标值信息得到顾客和养老服务供应商的益损矩阵，并将得到的益损矩阵转化为前景矩阵，按照顾客以及养老服务供应商对待风险的不同态度使用前景矩阵得到综合前景矩阵；S2.根据所述得到的综合前景矩阵的综合前景值建立顾客和养老服务供应商的总满意度最大化的数学模型；S3.根据顾客和养老服务供应商的总满意度最大化的数学模型建立NSGA-II算法；S4.通过建立的NSGA-II算法计算得到顾客以及养老服务供应商的Pareto前沿解集。进一步的，所述步骤S1具体包括：S11.根据顾客和养老服务供应商双方的多评价指标的指标权重以及指标值信息，得到顾客和养老服务供应商双方的实际值及期望矩阵；A＝[aif]I×FB＝[bjkm]J×K×MZ＝[zikm]I×K×MU＝[ujkf]J×K×F其中，A表示顾客在指标集下的实际矩阵；B表示养老服务供应商在指标集下的实际矩阵；aif表示第i个顾客在指标ef下的实际值；bjkm表示第j个养老服务供应商供应的第k种养老服务在指标om下的实际值；Z表示顾客对于养老服务供应商的期望矩阵；U表示养老服务供应商对于顾客的期望矩阵；zikm表示第i个顾客对于第k种养老服务对于指标om的期望值；ujtf表示第j个养老服务供应商供应的第k种养老服务对于指标ef的期望值；om表示顾客考虑的第m个指标；ef表示养老服务供应商考虑的第f个评价指标；S12.根据多评价指标的实际值与期望值，得到顾客和养老服务供应商双方的益损矩阵；其中，Y表示顾客相对养老服务供应商的益损矩阵；表示养老服务供应商相对于顾客的益损矩阵；S13.根据所述得到的顾客和养老服务供应商双方的益损矩阵计算顾客和养老服务供应商双方的前景值；其中，表示顾客对于养老服务供应商的前景值；表示养老服务供应商对于顾客的前景值；S14.根据所述得到的前景值计算顾客和养老服务供应商双方的满意度；其中，αijk表示顾客对于养老服务供应商的满意度；βijk表示养老服务供应商对于顾客的满意度。进一步的，所述步骤S2中建立的数学模型表示为：其中，maxZ1表示养老服务供应商的满意度最大化；maxZ2表示顾客的满意度最大化。进一步的，所述步骤S3具体包括：S31.对染色体结构及编码方法进行设计；S32.所述染色体结构及编码方法设计结束后，开始种群的初始化；S33.对所述初始化后的种群进行适应值函数与约束处理；S34.对所述经过适应值函数与约束处理的种群进行非支配排序和拥挤距离处理；S35.对经过非支配排序和拥挤距离处理的种群进行选择、交叉、变异操作，得到子代种群；S36.将子代种群以及父代种群进行混合。进一步的，所述步骤S35中进行交叉操作采用的是染色体交叉方式。相应的，还提供一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化系统，包括：第一获取模块，用于获取顾客以及养老服务供应商的多评价指标相对应的指标权重以及指标值信息，根据所述获取到的指标权重以及指标值信息得到顾客和养老服务供应商的益损矩阵，并将得到的益损矩阵转化为前景矩阵，按照顾客以及养老服务供应商对待风险的不同态度使用前景矩阵得到综合前景矩阵；第一建立模块，用于根据所述得到的综合前景矩阵的综合前景值建立顾客和养老服务供应商的总满意度最大化的数学模型；第二建立模块，用于根据顾客和养老服务供应商的总满意度最大化的数学模型建立NSGA-II算法；第一计算模块，用于通过建立的NSGA-II算法计算得到顾客以及养老服务供应商的Pareto前沿解集。进一步的，所述第一获取模块具体包括：第二获取模块，用于根据顾客和养老服务供应商双方的多评价指标的指标权重以及指标值信息，得到顾客和养老服务供应商双方的实际值及期望矩阵；A＝[aif]I×FB＝[bjkm]J×K×MZ＝[zikm]I×K×MU＝[ujkf]J×K×F其中，A表示顾客在指标集下的实际矩阵；B表示养老服务供应商在指标集下的实际矩阵；aif表示第i个顾客在指标ef下的实际值；bjkm表示第j个养老服务供应商供应的第k种养老服务在指标om下的实际值；Z表示顾客对于养老服务供应商的期望矩阵；U表示养老服务供应商对于顾客的期望矩阵；zikm表示第i个顾客对于第k种养老服务对于指标om的期望值；ujif表示第j个养老服务供应商供应的第k种养老服务对于指标ef的期望值；om表示顾客考虑的第m个指标；ef表示养老服务供应商考虑的第f个评价指标；第三获取模块，用于根据多评价指标的实际值与期望值，得到顾客和养老服务供应商双方的益损矩阵；其中，Y表示顾客相对养老服务供应商的益损矩阵；表示养老服务供应商相对于顾客的益损矩阵；第二计算模块，用于根据所述得到的顾客和养老服务供应商双方的益损矩阵计算顾客和养老服务供应商双方的前景值；其中，表示顾客对于养老本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法，其特征在于，包括：/nS1.获取顾客以及养老服务供应商的多评价指标相对应的指标权重以及指标值信息，根据所述获取到的指标权重以及指标值信息得到顾客和养老服务供应商的益损矩阵，并将得到的益损矩阵转化为前景矩阵，按照顾客以及养老服务供应商对待风险的不同态度使用前景矩阵得到综合前景矩阵；/nS2.根据所述得到的综合前景矩阵的综合前景值建立顾客和养老服务供应商的总满意度最大化的数学模型；/nS3.根据顾客和养老服务供应商的总满意度最大化的数学模型建立NSGA-II算法；/nS4.通过建立的NSGA-II算法计算得到顾客以及养老服务供应商的Pareto前沿解集。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法，其特征在于，包括：
S1.获取顾客以及养老服务供应商的多评价指标相对应的指标权重以及指标值信息，根据所述获取到的指标权重以及指标值信息得到顾客和养老服务供应商的益损矩阵，并将得到的益损矩阵转化为前景矩阵，按照顾客以及养老服务供应商对待风险的不同态度使用前景矩阵得到综合前景矩阵；
S2.根据所述得到的综合前景矩阵的综合前景值建立顾客和养老服务供应商的总满意度最大化的数学模型；
S3.根据顾客和养老服务供应商的总满意度最大化的数学模型建立NSGA-II算法；
S4.通过建立的NSGA-II算法计算得到顾客以及养老服务供应商的Pareto前沿解集。


2.根据权利要求1所述的一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
S11.根据顾客和养老服务供应商双方的多评价指标的指标权重以及指标值信息，得到顾客和养老服务供应商双方的实际值及期望矩阵；
A＝[aif]I×F
B＝[bjkm]J×K×M
Z＝[zikm]I×K×M
U＝[ujkf]J×K×F
其中，A表示顾客在指标集下的实际矩阵；B表示养老服务供应商在指标集下的实际矩阵；aif表示第i个顾客在指标ef下的实际值；bjkm表示第j个养老服务供应商供应的第k种养老服务在指标om下的实际值；Z表示顾客对于养老服务供应商的期望矩阵；U表示养老服务供应商对于顾客的期望矩阵；zikm表示第i个顾客对于第k种养老服务对于指标om的期望值；ujtf表示第j个养老服务供应商供应的第k种养老服务对于指标ef的期望值；om表示顾客考虑的第m个指标；ef表示养老服务供应商考虑的第f个评价指标；
S12.根据多评价指标的实际值与期望值，得到顾客和养老服务供应商双方的益损矩阵；






其中，Y表示顾客相对养老服务供应商的益损矩阵；表示养老服务供应商相对于顾客的益损矩阵；
S13.根据所述得到的顾客和养老服务供应商双方的益损矩阵计算顾客和养老服务供应商双方的前景值；






其中，表示顾客对于养老服务供应商的前景值；表示养老服务供应商对于顾客的前景值；
S14.根据所述得到的前景值计算顾客和养老服务供应商双方的满意度；






其中，αijk表示顾客对于养老服务供应商的满意度；βijk表示养老服务供应商对于顾客的满意度。


3.根据权利要求2所述的一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法，其特征在于，所述步骤S2中建立的数学模型表示为：






其中，maxZ1表示养老服务供应商的满意度最大化；maxZ2表示顾客的满意度最大化。


4.根据权利要求1所述的一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
S31.对染色体结构及编码方法进行设计；
S32.所述染色体结构及编码方法设计结束后，开始种群的初始化；
S33.对所述初始化后的种群进行适应值函数与约束处理；
S34.对所述经过适应值函数与约束处理的种群进行非支配排序和拥挤距离处理；
S35.对经过非支配排序和拥挤距离处理的种群进行选择、交叉、变异操作，得到子代种群；
S36.将子代种群以及父代种群进行混合。


5.根据权利要求4所述的一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化方法，其特征在于，所述步骤S35中进行交叉操作采用的是染色体交叉方式。


6.一种基于犹豫模糊的养老服务组合优化系统，其特征在于，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：雒兴刚，吴奇耀，张忠良，蔡灵莎，陈奎，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33