基于直觉语言偏好关系粒的卫星观测方案筛选方法及系统与流程

技术特征：
1.一种基于直觉语言偏好关系粒的卫星观测方案筛选方法，其特征在于，所述筛选方法包括：获取各个评估系统的评估信息矩阵；在预设的直觉语言偏好关系的语言项集合中插入多个截分点以得到每个语言项的信息粒；设置每个评估系统的灵活度以确定每个所述评估信息矩阵中隶属度和非隶属度对应的信息粒；采用pso算法对所述截分点和灵活度进行优化以分别得到所述评估信息矩阵中各个语言项、隶属度和非隶属度对应的最优信息粒；根据每个评估信息中各个语言项、隶属度和非隶属度对应的最优信息粒更新每个所述评估信息矩阵；采用直觉语言优势证据广义补偿加权平均算子，聚合所有评估系统所述评估信息矩阵，获得聚合后的融合评估信息矩阵；根据直觉语言诱导有序加权平均算子获得每个卫星观测方案的评估信息，并获得每个评估信息所对应的得分函数值；选择得分函数值最大的所述卫星观测方案作为最优方案。2.根据权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，所述获取各个评估系统的评估信息矩阵包括：采用公式(1)表示所述评估信息矩阵，其中，为评估系统k在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间的评估信息，为评估信息中的语言项，μ
ijk
为评估信息对应的隶属度，v
ijk
为评估信息对应的非隶属度，n为卫星观测方案的总数量，k为评估系统的总数量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置每个评估系统的灵活度以确定每个所述评估信息矩阵中隶属度和非隶属度对应的信息粒包括：根据公式(2)确定所述灵活度，其中，k为评估系统的总数量，γ为预设的粒度水平，γ
k
为评估系统k对应的个体灵活度；根据公式(3)和公式(4)确定每个隶属度和非隶属度所对应的信息粒，根据公式(3)和公式(4)确定每个隶属度和非隶属度所对应的信息粒，其中，为第k个的评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间的评估信息的
隶属度对应的信息粒的左端点，为第k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间的评估信息的隶属度对应的信息粒的右端点，为第k个的评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间的评估信息中的隶属度，为第k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间的评估信息中非隶属度对应的信息粒的左端点，为第k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间的评估信息中非隶属度对应的信息粒的右端点，为第k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间的评估信息中的非隶属度。4.根据权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，所述采用pso算法对所述截分点和灵活度进行优化以分别得到所述评估信息矩阵中各个语言项、隶属度和非隶属度对应的最优信息粒包括：将所述截分点和灵活度输入pso算法中以生成当前信息粒；从所述当前信息粒所在区间中随机选取500个语言项、隶属度和非隶属度的组合并根据公式(5)至公式(9)计算当前信息粒对应的优化准则，m＝κ
·
m1 (1
‑
κ)
·
m2，
ꢀꢀ
(5)(5)(5)(5)其中，m为所述优化准则，κ为预设的参数值，k为评估系统的总数量，n为卫星观测方案的总数量，g 1为预设的语言项集合中语言项的个数，为聚合k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间评估信息的语言项的数字形式，为聚合k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间评估信息的隶属度，为聚合k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间评估信息的非隶属度，为第k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间评估信息中的语言项的数字形式，μ
ijk
为第k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间评估信息中隶属度，为第k个评估系统在卫
星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间评估信息中非隶属度，为第k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
l
之间评估信息中的语言项的数字形式，为第k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
l
之间的评估信息的隶属度，为第k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
l
之间的评估信息的非隶属度，为第k个评估系统在卫星观测方案d
l
和卫星观测方案d
j
之间的评估信息的语言项的数字形式，为第k个评估系统在卫星观测方案d
l
和卫星观测方案d
j
之间的评估信息的隶属度，为第k个评估系统在卫星观测方案d
l
和卫星观测方案d
j
之间的评估信息的非隶属度；根据公式(10)计算所述当前信息粒对应的适应度函数，其中，m
i
为第i个语言项、隶属度和非隶属度的组合对应的优化准则；判断当前迭代次数是否大于或等于预设的迭代次数阈值，在判断所述当前迭代次数小于预定的迭代次数阈值的情况下，根据公式(11)至公式(13)更新所述pso算法的粒子，再次从所述当前信息粒所在区间中随机选取500个语言项、隶属度和非隶属度的组合并根据公式(5)至公式(9)计算当前信息粒对应的优化准则，并执行所述方法的相应步骤，直到判断所述当前迭代次数大于或等于所述迭代次数阈值，v(m 1)＝ζ(m)
×
v(m) d1a1·
(x
l
‑
x) d2a2·
(x
g
‑
x)，
ꢀꢀꢀꢀ
(11)其中，v(m 1)为更新后的粒子的速度，ζ(m)为收缩系数，v(m)为更新前的速度，m为当前迭代次数，d1和d2为加速常数，a1和a2为[0，1]区间的两个随机数，x
l
为当前的局部最优解，x
g
为当前的全局最优解，x为粒子当前的位置；ζ(m)＝(totnum
‑
m)
×
(ζ
max
‑
ζ
min
)/totnum，
ꢀꢀꢀꢀ
(12)其中，totnum为所述迭代次数阈值，ζ
max
为收缩系数的最大值，ζ
min
为收缩系数的最小值；x(m 1)＝x(m) v(m 1)，
ꢀꢀ
(13)其中，x(m 1)为更新后的粒子的位置，x(m)为更新前的粒子的位置；在判断所述当前迭代次数大于所述迭代次数阈值的情况下，输出最优的截分点和灵活度。5.根据权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，所述根据每个评估信息中各个语言项、隶属度和非隶属度对应的最优信息粒更新每个所述评估信息矩阵包括：根据公式(14)更新所述评估信息矩阵，其中，ir
k
为更新后的评估系统k在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
j
之间的评估信息，为更新后的评估信息中的语言项，ir
ijk
为在最优信息粒中随机选择的一个数
值所生成的评估信息，μ
ij
′
k
为在最优信息粒中随机选择的一个数值所生成的隶属度，v
ij
′
k
为在最优信息粒中随机选择的一个数值所生成的非隶属度，n为卫星观测方案的总数量，k为评估系统的总数量。6.根据权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，所述采用直觉语言优势证据广义补偿加权平均算子，聚合所有评估系统所述评估信息矩阵，获得聚合后的融合评估信息矩阵包括：根据公式(15)获得所述融合评估信息矩阵所述融合评估信息矩阵所述融合评估信息矩阵所述融合评估信息矩阵所述融合评估信息矩阵所述融合评估信息矩阵所述融合评估信息矩阵所述融合评估信息矩阵所述融合评估信息矩阵其中，θ(ir
ij
′
k
)为更新后的第k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
l
之间的评估信息的语言项的数字形式，为更新后的第k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
l
之间的评估信息的隶属度，为更新后的第k个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
l
之间的评估信息的非隶属度，为更新后的第t个评估系统的评估信息，为更新后的第k个评估系统的评估信息，θ(ir
ij
′
t
)为更新后的第t个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
l
之间的评估信息的语言项的数字形式，为更新后的第t个评
估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
l
之间的评估信息的隶属度，为更新后的第t个评估系统在卫星观测方案d
i
和卫星观测方案d
l
之间的评估信息的非隶属度。7.根据权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，所述根据直觉语言诱导有序加权平均算子获得每个卫星观测方案的评估信息，并获得每个评估信息所对应的得分函数值包括：根据公式(23)计算每个卫星观测方案的评估信息，其中，qgdd
i
为第i个卫星观测方案的评估信息，j＝1，2，...，n，σ(j)为评估信息的排序，θ(ir
iσ(j)c
)为聚集后的评估信息中第i个卫星观测方案中按照降序原则排列的第j个评估信息中的语言项，为聚集后的评估信息中第i个卫星观测方案中按照降序原则排列的第j个评估信息中的隶属度，为聚集后的评估信息中第i个卫星观测方案中按照降序原则排列的第j个评估信息中的非隶属度，w
i
为第i个卫星观测方案对应的权重；根据公式(24)计算每个卫星观测方案评估信息的得分函数，s(qgdd
i
)＝θ(qgdd
i
)(1 μ
i
‑
v
i
)，
ꢀꢀ
(24)其中，θ(qgdd
i
)为第i个卫星观测方案的评估信息对应的语言项的数字形式，μ
i
为第i个卫星观测方案的评估信息对应的隶属度，v
i
为第i个卫星观测方案的评估信息对应的非隶属度。8.一种基于直觉语言偏好关系粒的卫星观测方案筛选系统，其特征在于，所述筛选系统包括处理器，所述处理器被配置为执行如权利要求1至7任一所述的筛选方法。9.一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存储有指令，所述指令用于被机器读取以使得所述机器执行如权利要求1至7任一所述的筛选方法。

技术总结
本发明实施例提供一种基于直觉语言偏好关系粒的卫星观测方案筛选方法及系统，属于卫星观测方法的决策技术领域。所述方法包括：获取各个评估系统的评估信息矩阵；在直觉语言偏好关系的语言项集合中插入多个截分点以得到每个语言项的信息粒；设置灵活度以确定隶属度和非隶属度对应的信息粒；采用PSO算法对截分点和灵活度进行优化以得到最优信息粒；根据每个评估信息的最优信息粒更新每个评估信息矩阵；聚合所有评估系统评估信息矩阵，获得聚合后的融合评估信息矩阵；根据直觉语言诱导有序加权平均算子获得每个卫星观测方案的评估信息，并获得每个评估信息所对应的得分函数值；选择得分函数值最大的卫星观测方案作为最优方案。方案。方案。


技术研发人员：胡笑旋 王彦君 唐奕城 晏冰 孙海权 夏维 王执龙 唐玉芳
受保护的技术使用者：合肥工业大学
技术研发日：2021.07.19
技术公布日：2021/11/28