【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种多利益相关决策能力考核定制服务方法及装置。
技术介绍
1、多利益相关方决策是指在多个利益相关方存在不同或相互冲突的决策目标的情况下，如何平衡各方的利益，达成共识或妥协的决策过程。多利益相关方决策在许多领域都有广泛的应用，如交通、能源、环境、社会等。多利益相关方决策的难点在于如何有效地识别、分析和评估各方的决策目标，以及如何设计和实施合理的决策规则和方法，以提高决策的效率、公平性和可持续性。
2、目前，已有一些针对多利益相关方决策的方法和工具，如多属性决策分析、博弈论、社会选择理论、代理人模型等。这些方法和工具主要从理论层面对多利益相关方决策进行建模和分析，但缺乏针对具体应用场景的定制化服务，也缺乏对多利益相关方决策能力的考核和评价机制，难以满足不同客户的个性化决策目标；为此我们提出多利益相关方决策能力考核定制服务方法。
技术实现思路
1、本专利技术通过提供一种多利益相关方决策能力考核定制服务方法及装置，解决了现有技术中缺乏定制化服务和考核评价机制的问题，实现了能够灵活的对多车交互换道决策方法进行可视化的提出改进措施和建议。
2、第一方面，本专利技术提供了一种多利益相关决策能力考核定制服务方法，该方法包括：
3、对所述多利益相关方进行分类，并确定分类后的多利益相关方的决策目标和评价指标；
4、分别根据所述多利益相关方的所述决策目标，设置不同的驾驶决策习惯，根据所述驾驶策略习惯对应构建多车交互换道决策方
5、利用所述调整后自动驾驶系统，对所述多车交互换道决策方法进行有效性和可行性评估，得到评估结果；
6、对所述评估结果进行分析，根据所述分析结果对所述多车交互换道决策方法进行改进和更新。
7、结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述对所述多利益相关方进行分类，并确定分类后的多利益相关方的决策目标和评价指标，具体包括：
8、根据所述多利益相关方的特征，将所述多利益相关方划分为多个类别，并将每个类别进行分组；
9、利用多个多利益相关方的具体信息，对不同的组进行权重划分，得到分类后的多利益相关方；
10、并分别确定分类后的多利益相关方的决策目标和评价指标。
11、结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述驾驶策略习惯对应构建多车交互换道决策方法，具体包括：
12、利用模糊逻辑和神经网络技术建立多个所述车交互换道决策的评价模型。
13、结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述利用所述调整后自动驾驶系统，对所述多车交互换道决策方法进行有效性和可行性评估，得到评估结果，具体包括：
14、通过仿真实验或现场实验，观察和记录不同的所述驾驶决策习惯下的多车交互换道决策的过程和结果；
15、对不同所述驾驶决策习惯对应的结果进行分析和比较，得到不同所述驾驶决策习惯下的差异和优劣；
16、根据差异和优劣对所述多车交互换道决策方法进行评估，得到所述评估结果。
17、结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述对所述评估结果进行分析，根据所述分析结果对所述多车交互换道决策方法进行改进和更新，具体包括：
18、根据所述评估结果，分析和评价所述多车交互换道决策方法对多利益相关方、自动驾驶系统、交通安全、环境保护方面的影响和贡献；
19、根据所述评估结果，修改和更新所述多车交互换道决策方法的设计和实施。
20、结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述评估结果，修改和更新所述多车交互换道决策方法的设计和实施，具体包括：
21、修改驾驶利益增量、优化评价指标和评价模型的参数以及增加所述多车交互换道决策方法中换道决策规则的灵活性和适应性。
22、结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述修改驾驶利益增量，具体表示为：
23、
24、其中，δi表示驾驶利益增量，d1和d2分别表示目标车与目标车道前车和后车之间的距离，v1和v2分别表示目标车与目标车道前车和后车之间的速度差，d3和d4分别表示目标车与当前车道前车和后车之间的距离，v3和v4分别表示目标车与当前车道前车和后车之间的速度差。
25、第二方面，本专利技术提供了一种多利益相关方决策能力考核定制服务装置，该装置包括：
26、数据处理模块，用于对所述多利益相关方进行分类，并确定分类后的多利益相关方的决策目标和评价指标；
27、调整模块，用于分别根据所述多利益相关方的所述决策目标，设置不同的驾驶决策习惯，根据所述驾驶策略习惯对应构建多车交互换道决策方法，并将所述多车交互换道决策方法嵌入至自动驾驶系统中，得到调整后自动驾驶系统；
28、评估模块，用于利用所述调整后自动驾驶系统，对所述多车交互换道决策方法进行有效性和可行性评估，得到评估结果；
29、更新模块，用于对所述评估结果进行分析，根据所述分析结果对所述多车交互换道决策方法进行改进和更新。
30、第三方面，本专利技术提供了一种多利益相关方决策能力考核定制服务的服务器，该服务器包括存储器和处理器；
31、所述存储器用于储存计算机可执行指令；
32、所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，以实现一种多利益相关决策能力考核定制服务方法。
33、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质有可执行指令，计算机执行所述可执行指令时能够实现一种多利益相关决策能力考核定制服务方法。
34、本专利技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
35、(1)本专利技术通过设置不同的驾驶决策习惯，并定义不同驾驶决策习惯下的多车交互换道决策规则，达到了根据客户选择的驾驶决策习惯进行多车交互换道决策能力考核定制服务的效果。
36、(2)本专利技术通过采用模糊逻辑和神经网络技术，建立多车交互换道决策能力的评价指标和评价模型，达到了对多车交互换道决策能力进行客观、全面和科学的评估和比较的效果。
37、(3)本专利技术通过将多车交互换道决策能力考核定制服务方法嵌入到基于元胞自动机模型的自动驾驶系统中，并通过计算机软件平台进行仿真或实际测试，达到了验证和展示多车交互换道决策能力考核定制服务方法是否能够有效地评估和提升自动驾驶系统的多车交互换道决策能力，并是否能够可靠地运行在自动驾驶系统中的效果。
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1.一种多利益相关决策能力考核定制服务方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多利益相关决策能力考核定制服务方法，其特征在于，所述对所述多利益相关方进行分类，并确定分类后的多利益相关方的决策目标和评价指标，具体包括：
3.根据权利要求1所述的多利益相关决策能力考核定制服务方法，其特征在于，所述根据所述驾驶策略习惯对应构建多车交互换道决策方法，具体包括：
4.根据权利要求1所述的多利益相关决策能力考核定制服务方法，其特征在于，所述利用所述调整后自动驾驶系统，对所述多车交互换道决策方法进行有效性和可行性评估，得到评估结果，具体包括：
5.根据权利要求1所述的多利益相关决策能力考核定制服务方法，其特征在于，所述对所述评估结果进行分析，根据所述分析结果对所述多车交互换道决策方法进行改进和更新，具体包括：
6.根据权利要求5所述的多利益相关决策能力考核定制服务方法，其特征在于，所述根据所述评估结果，修改和更新所述多车交互换道决策方法的设计和实施，具体包括：
7.根据权利要求5所述的多利益相关决策能力考核定制服
8.一种多利益相关决策能力考核定制服务装置，其特征在于，包括：
9.一种多利益相关决策能力考核定制服务的服务器，其特征在于，包括存储器和处理器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质有可执行指令，计算机执行所述可执行指令时能够实现如权利要求1-7任一项所述的多利益相关决策能力考核定制服务方法。
...【技术特征摘要】
1.一种多利益相关决策能力考核定制服务方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多利益相关决策能力考核定制服务方法，其特征在于，所述对所述多利益相关方进行分类，并确定分类后的多利益相关方的决策目标和评价指标，具体包括：
3.根据权利要求1所述的多利益相关决策能力考核定制服务方法，其特征在于，所述根据所述驾驶策略习惯对应构建多车交互换道决策方法，具体包括：
4.根据权利要求1所述的多利益相关决策能力考核定制服务方法，其特征在于，所述利用所述调整后自动驾驶系统，对所述多车交互换道决策方法进行有效性和可行性评估，得到评估结果，具体包括：
5.根据权利要求1所述的多利益相关决策能力考核定制服务方法，其特征在于，所述对所述评估结果进行分析，根据所述分...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢立宁，公茂果，牛芃洋，李豪，武越，赵伟，高卫峰，范晓龙，谢晋，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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