基于改进的NK模型的航空多枢纽系统演化路径预测方法技术方案

本发明专利技术涉及基于改进的NK模型的航空多枢纽系统演化路径预测方法，该方法包括：获取待处理航空多枢纽系统中的多个子系统，将每个子系统作为一个指标，根据每个指标对应的指标值，通过改进的NK模型，确定每个指标的权重，根据各个指标，通过改进的NK模型，确定各个指标之间的影响因子；根据各个指标之间的影响因子和各个指标的权重，确定待处理航空多枢纽系统进行不同演化过程后，对应的各个演化路径中的目标演化路径。通过本发明专利技术的方法，基于改进后的NK所确定出的每个指标的权重可能不同，通过改进后的NK模型确定出的各个指标之间的影响因子可能不同，这样，基于改进后的NK模型确定目标演化路径的过程中更加符合实际情况。目标演化路径的过程中更加符合实际情况。目标演化路径的过程中更加符合实际情况。

【技术实现步骤摘要】
基于改进的NK模型的航空多枢纽系统演化路径预测方法


[0001]本专利技术涉及航空
，具体而言，本专利技术涉及基于改进的NK模型的航空多枢纽系统演化路径预测方法。

技术介绍

[0002]NK模型能够将复杂系统的演化问题简单化、直观化处理，因此很快在组织结构(Celo et al.,2015)、创新搜索(Ganco,2015)、供应链管理(Bai et al.,2017)以及绩效评价(Baumann et al.,2019)等领域得到应用。但是，传统的NK模型存在两个明显不足：第一，传统的NK模型默认所有元素的K值均等于N
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1，即任意一个元素均会受到其他元素的影响。然而在实际情况中，每个元素的上位关系(对其他元素的影响力)可能并不相同，因此，表示一个元素的影响力的K_i值可能并不相等(Zhang and Wang,2016)；第二，在计算系统适应度值时，Kauffman默认所有元素的权重是相同的，将所有元素的适应度值求均值作为系统整体适应度值。然而实际情况下，系统中的不同元素所占权重可能存在差异(Geng and Qiao,2018)。
[0003]因此，现有技术中利用NK模型来预测系统演化路径，可能使得预测得到的目标演化路径不够准确，不能真实反映实际情况。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是提供了基于改进的NK模型的航空多枢纽系统演化路径预测方法，旨在解决上述至少一个问题。
[0005]第一方面，本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：基于改进的NK模型的航空多枢纽系统演化路径预测方法，该方法包括：
[0006]获取待处理航空多枢纽系统中的多个子系统，将每个所述子系统作为一个指标，每个所述指标对应多个样本，每个所述样本对应一个指标值；
[0007]根据每个所述指标对应的指标值，通过改进的NK模型，确定每个所述指标的权重，每个所述指标的权重不同；
[0008]根据各个所述指标，通过所述改进的NK模型，确定各个指标之间的影响因子，各个所述指标之间的影响因子不同，对于每两个所述指标之间的影响因子，所述影响因子表征了该两个所述指标中的一个指标发生改变时，另一个指标发生改变的可能性；
[0009]根据各个所述指标之间的影响因子和各个所述指标的权重，确定所述待处理航空多枢纽系统在根据每个所述指标对应的指标值进行不同演化过程后，对应的各个演化路径中的目标演化路径。
[0010]本专利技术的有益效果是：通过对NK模型的改进，基于改进后的NK所确定出的每个指标的权重可能不同，通过改进后的NK模型确定出的各个所述指标之间的影响因子可能不同，这样，基于改进后的NK模型确定目标演化路径的过程中，更加准确，更加符合实际情况。
[0011]在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。
[0012]进一步，上述改进的NK模型是基于改进熵值法确定的，所述根据每个所述指标对应的指标值，通过改进的NK模型，确定每个所述指标的权重，包括：
[0013]根据每个所述指标对应的指标值，建立初始数据矩阵，所述初始数据矩阵中的行数表示各个所述指标的数量，列数表示各个所述样本的数量；
[0014]对于每个所述指标对应的每个所述指标值，确定所述指标值相对于所述指标对应的所有指标值的比重；
[0015]对于每个所述指标对应的每个所述指标值，根据所述指标值相对于所述指标对应的所有指标值的比重，确定所述指标的熵值；
[0016]对于每个所述指标，根据所述指标的熵值，确定所述指标的权重。
[0017]采用上述进一步方案的有益效果是，改进熵值法是一种客观赋权方法,它通过计算指标的信息熵(熵值)，根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重，相对变化程度大的指标具有较大的权重，基于改进熵值法可准确确定出每个指标的权重。
[0018]进一步，对于每个所述指标，上述根据所述指标的熵值，确定所述指标的权重，包括：
[0019]对于每个所述指标，根据所述指标的熵值，确定所述指标对应的差异性系数；
[0020]对于每个所述指标，根据所述指标的差异性系数和各个所述指标对应的差异性系数，确定所述指标的权重。
[0021]采用上述进一步方案的有益效果是，基于差异性系数可以反映出指标的相对变化程度，因此，可根据指标对应的差异性系数确定出指标的权重。
[0022]进一步，上述改进的NK模型是基于DEMATEL方法确定的，所述根据各个所述指标，通过所述改进的NK模型，确定各个指标之间的影响因子，包括：
[0023]根据各个所述指标之间的直接影响关系，建立直接影响矩阵，所述直接影响矩阵中的每个元素表征了该元素对应的指标与各个所述指标中每个所述指标之间的直接影响因子，对于每个所述直接影响因子，所述直接影响因子表征了对应的两个指标之间的直接影响关系；
[0024]根据所述直接影响矩阵和各所述指标之间的间接影响关系，确定综合影响矩阵，所述综合影响矩阵中的每个元素表征了综合影响因子，对于每个所述综合影响因子，所述综合影响因子表征了对应的两个指标之间的直接影响关系和间接影响关系；
[0025]根据所述综合影响矩阵和阈值，确定各个所述指标之间的目标影响矩阵，所述目标影响矩阵中的每个元素表征了该元素对应的两个指标之间的影响因子，对于每个所述影响因子，所述影响因子表征了对应的两个指标中，其中一个指标发生改变时，对另一个指标的影响，所述目标影响矩阵中的正对角线的每个元素的值均为1。
[0026]采用上述进一步方案的有益效果是，在确定各个指标之间的影响因子的过程中，不但考虑了各个指标之间的直接影响关系，还考虑到了各个指标之间的间接影响关系，这样可以更加确定的确定出各个指标之间的影响因子，且使得一个指标与其他指标之间的影响因子不同。
[0027]进一步，上述根据所述直接影响矩阵和各所述指标之间的间接影响关系，确定综合影响矩阵，包括：
[0028]根据所述直接影响矩阵，确定所述直接影响矩阵中各行元素之和中的第一最大值
和各列元素之和中的第二最大值；
[0029]根据所述第一最大值和所述第二最大值中的最大值，以及所述直接影响矩阵，确定规范化矩阵；
[0030]根据所述规范化矩阵和各所述指标之间的间接影响关系，确定所述综合影响矩阵。
[0031]采用上述进一步方案的有益效果是，在确定综合影响矩阵的过程中，对直接影响矩阵进行规范化处理，可使得确定的综合影响矩阵更加准确。
[0032]进一步，上述根据各个所述指标之间的影响因子和各个所述指标的权重，确定所述待处理航空多枢纽系统在根据每个所述指标对应的指标值进行不同演化过程后，对应的各个演化路径中的目标演化路径，包括：
[0033]对于所述目标影响矩阵中的每个元素，所述待处理航空多枢纽系统在根据每个所述指标对应的指标值进行一次演化过程后，若所述元素和该元素所影响的元素均发生变化，确定该元素的适应度值，并根据所述目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于改进的NK模型的航空多枢纽系统演化路径预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待处理航空多枢纽系统中的多个子系统，将每个所述子系统作为一个指标，每个所述指标对应多个样本，每个所述样本对应一个指标值；根据每个所述指标对应的指标值，通过改进的NK模型，确定每个所述指标的权重，每个所述指标的权重不同；根据各个所述指标，通过所述改进的NK模型，确定各个指标之间的影响因子，各个所述指标之间的影响因子不同，对于每两个所述指标之间的影响因子，所述影响因子表征了该两个所述指标中的一个指标发生改变时，另一个指标发生改变的可能性；根据各个所述指标之间的影响因子和各个所述指标的权重，确定所述待处理航空多枢纽系统在根据每个所述指标对应的指标值进行不同演化过程后，对应的各个演化路径中的目标演化路径。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述改进的NK模型是基于改进熵值法确定的，所述根据每个所述指标对应的指标值，通过改进的NK模型，确定每个所述指标的权重，包括：根据每个所述指标对应的指标值，建立初始数据矩阵，所述初始数据矩阵中的行数表示各个所述指标的数量，列数表示各个所述样本的数量；对于每个所述指标对应的每个所述指标值，确定所述指标值相对于所述指标对应的所有指标值的比重；对于每个所述指标对应的每个所述指标值，根据所述指标值相对于所述指标对应的所有指标值的比重，确定所述指标的熵值；对于每个所述指标，根据所述指标的熵值，确定所述指标的权重。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于每个所述指标，所述根据所述指标的熵值，确定所述指标的权重，包括：对于每个所述指标，根据所述指标的熵值，确定所述指标对应的差异性系数；对于每个所述指标，根据所述指标的差异性系数和各个所述指标对应的差异性系数，确定所述指标的权重。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述改进的NK模型是基于DEMATEL方法确定的，所述根据各个所述指标，通过所述改进的NK模型，确定各个指标之间的影响因子，包括：根据各个所述指标之间的直接影响关系，建立直接影响矩阵，所述直接影响矩阵中的每个元素表征了该元素对应的指标与各个所述指标中每个所述指标之间的直接影响因子，对于每个所述直接影响因子，所述直接影响因子表征了对应的两个指标之间的直接影响关系；根据所述直接影响矩阵和各所述指标之间的间接影响关系，确定综合影响矩阵，所述综合影响矩阵中的每个元素表征了综合影响因子，对于每个所述综合影响因子，所述综合影响因子表征了对应的两个指标之间的直接影响关系和间接影响关系；根据所述综合影响矩阵和阈值，确定各个所述指标之间的目标影响矩阵，所述目标影响矩阵中的每个元素表征了该元素对应的两个指标之间的影响因子，对于每个所述影响因
子，所述影响因子表征了对应的两个指标中，其中一个指标发生改变时，对另一个指标的影响，所述目标影响矩阵中的正对角线的每个元素的值均为1。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述直接影响矩阵和各所述指标之间的间接影响关系，确定综合影响矩阵，包括：根据所述直接影响矩阵，确定所述直接影响矩阵中各行元素之和中的第一最大值和各列元素之和中的第二最大值；根据所述第一最大值和所述第二最大值中的最大值，以及所述直...

【专利技术属性】
技术研发人员：王俣含，
申请(专利权)人：中国民航管理干部学院，
类型：发明
国别省市：