多属性决策的时间不确定事件流时序推理方法

郑焕科¹,张晶^1,2,3*,杨亚琦⁴,熊梅惠¹

1.昆明理工大学信息工程与自动化学院, 云南 昆明 650500;2.昆明理工大学云南省人工智能重点实验室, 云南 昆明 650500;3.云南枭润科技服务有限公司, 云南 昆明 650500;4.云南省市场监督管理局, 云南 昆明 650228

发布日期:2020-07-08

作者简介:郑焕科(1993— ),男,硕士研究生,研究方向为信息物理融合系统. E-mail:34392195@qq.com*通信作者简介:张晶(1974— ),男,博士,教授,博士生导师,研究方向为实时嵌入式软件、信息物理融合系统. E-mail:1735335400@qq.com
基金资助:云南省技术创新人才资助项目(2019HB113);国家自然科学基金资助项目(61562051);云南省“****”产业技术领军人才资助项目

Method of uncertain temporal event flow sequence reasoning based on multiple attribute decision making

ZHENG Huan-ke¹, ZHANG Jing^1,2,3*, YANG Ya-qi⁴, XIONG Mei-hui¹

1. Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, China;
2. Yunnan Key Laboratory of Artificial Intelligence, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, Yunnan, China;
3. Yunnan Xiaorun Technology Service Limited, Kunming 650500, Yunnan, China;
4. Yunnan Administration for Market Regulation, Kunming 650228, Yunnan, China

Published:2020-07-08

摘要/Abstract

摘要： 针对信息物理融合系统时间不确定事件流调度顺序的决策依据单一问题,首先利用D-S证据理论在多证据源概率融合上的优势,充分考虑事件优先级、截止期、紧迫度、事件依赖等多个属性的影响,构建具备多属性特征的模糊结束时刻基本概率分配求解模型。然后,建立D-S证据理论与直觉模糊集的关联模型,求解模糊结束时刻隶属度与非隶属度;最后,利用直觉模糊集负向时间推理理论和相关计分函数推导模糊开始时刻概率得分,得到时序推理结果,并以此确定基于多属性判据的时间不确定事件流调度顺序。实验结果表明,当事件数量增长时,调度准确率可保持在85%以上;当模糊区间限制规模扩大时,调度准确率下降幅度不超过15%。


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