【技术实现步骤摘要】
一种基于异构语言信息的系统设计方法
本专利技术涉及系统设计领域，具体涉及一种基于异构语言信息的系统设计方法。
技术介绍
在产品的设计过程中，早期计算机系统设计往往发挥着重要的作用。系统设计的好坏直接决定后续设计过程能否顺利进行，授权公告号为CN100435111C的专利技术专利公开了一种异构环境下支持多语言多平台的并行调试及性能分析方法，公布号为CN110286890A的专利技术专利申请公开了一种异构语言应用的调用方法、系统、介质及装置。尽管现有的基于形态学矩阵的系统设计方法十分有效，但是不同利益相关方的偏好信息以及存在的主观不确定性却没有得到较好的处理。不同的利益相关方因为各自背景不同，性格不一，导致语言偏好的表述方式也就各不相同，因此，现有的方法很难挑选出既满足性能需求，又得到各个利益相关方赞同的系统架构。
技术实现思路
鉴于上述，本专利技术的目的是提供一种基于异构语言信息的系统设计方法，以梯形非对称云模型来处理异构语言信息，以避免主观偏好过多的影响概念方案的影响，造成挑选出的方案不满足性能指...
【技术保护点】
1.一种基于异构语言信息的系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，将产品的功能分解为多个子功能构件，每个功能构件由多种不同的原理解完成，以此为产品的功能构建由可行解组成的形态学矩阵；/n步骤2，基于形态学矩阵产生的所有概念方案，分析产品的性能指标并建立多目标规划模型，对多目标规划模型求解以获得满足性能指标的候选概念方案；/n步骤3，收集对概念方案的偏好语言信息，并基于梯形非对称云模型形成异构的语言偏好决策矩阵，整合所有语言偏好决策矩阵得到最终偏好矩阵后，通过对最终偏好矩阵求解并筛选获得最佳概念方案。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于异构语言信息的系统设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，将产品的功能分解为多个子功能构件，每个功能构件由多种不同的原理解完成，以此为产品的功能构建由可行解组成的形态学矩阵；
步骤2，基于形态学矩阵产生的所有概念方案，分析产品的性能指标并建立多目标规划模型，对多目标规划模型求解以获得满足性能指标的候选概念方案；
步骤3，收集对概念方案的偏好语言信息，并基于梯形非对称云模型形成异构的语言偏好决策矩阵，整合所有语言偏好决策矩阵得到最终偏好矩阵后，通过对最终偏好矩阵求解并筛选获得最佳概念方案。
2.如权利要求1所述的基于异构语言信息的系统设计方法，其特征在于，所述多目标规划模型F为：
其中，xi和xj分别表示实现功能构件i和j的原理解编号，表示原理解中最大化性能目标1的属性值，表示原理解中最小化性能目标1的属性值，J为功能构件的总个数，Tp表示最大目标约束，Tq表示最小目标约束，Kj表示第j个功能构件具有的原理解的总个数；
通过对该多目标规划模型F求解即可以获得满足性能指标的候选概念方案集CSβ。
3.如权利要求1所述的基于异构语言信息的系统设计方法，其特征在于，步骤3中，针对收集对概念方案的语言偏好信息hi，采用方式一的算法，将异构的语言偏好信息hi全部转换为梯形非对称云模型Ci，进而形成k个语言偏好决策矩阵DM，i＝1,…,|CSβ|：
当语言偏好信息为犹豫模糊语言术语时，采用方式一，过程为：首先，将语言偏好信息hi中的所有基础语言定性元素全部转换为云模型，所有的基础语言定性元素平分这1000个云点；然后，计算1000个云散点的中心点，以中心点为基准向最左和最右云模型的对称轴分别计算Ex和接下来，根据Ex和分别算En和最后，根据语言偏好信息计算He和组成梯形非对称云模型其中，Hei,Eni,Exi表示左侧正态云模型的三个参数，表示右侧正态云模型的三个参数，它们表示梯形非...
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。