[发明专利]一种群体协同求解软件控制技术

说明书

技术领域

本发明涉及软件控制技术，尤其涉及在复杂群体中可用的一种群体协同求解软件控制技术。

背景技术

因求解过程中所需的知识会涉及到许多不同的专业领域，且其求解影响会涉及许多不同的利益阶层，因此在决策支持系统理论的基础上进一步发展出了群体决策支持系统(GDSS)的概念。Desanctis和Gallupe首先将GDSS定义为一个综合应用计算机技术、沟通媒介技术和决策支持技术的系统，可以帮助执行任务的群体解决半结构化问题，这个定义得到了广泛的认可，但是后来的研究发现GDSS或DSS对处理简单决策问题是成功的，而处理复杂求解问题时，群体会产生大量的信息，在时间较长情况下出现信息超载现象，从而导致群体求解满意度下降。如今政府或行业的重大战略决策、大型企业经营与管理决策模式逐步向群体决策发展(如电站建设、城市公共危机处理、企业供应链决策、项目分析、政府宏观规划等)，这些求解问题涉及面广并且需要协调各方关系和利益，因此群体求解已变成复杂大群体(Complex Large Groups，CLG)下复杂问题求解。本发明总结并提出的复杂大群体包含6个方面的含义。

①群体规模大，成员分布广，时间和位置不固定，求解需要更加广泛的相关成员参与；

②群体成员类别差异大且关系复杂，不仅限于组织内领导、求解分析人员，而且已经扩展到组织外的各种有关人员，成员之间既是竞争关系又是利益共同体；

③群体及群求解问题复杂，表现在求解成员对问题的求解往往从多个不同的角度进行，即存在多个不同的属性，这些属性之间可能存在不同的关联关系，关联方式可能有线性关系、非线性关系、离散关系或模糊关系等，属性具有不确定性、模糊性和信息不完全性；

④群体处在网络环境中，网络是其载体，求解成员进行同步和异步求解，这样能够克服时空限制以及面对面的错觉、从众压力、自我压抑和心理防卫等方面的不足；

⑤满足群体一致性要求，即将个体求解方案集结为群体方案后，还要使得群体方案尽可能满足个体的要求，达成一致性的协调；

⑥结果的多样性，解决方案的多样性，结果之间与方案之间的冲突性以及结果之间与方案之间的不确定性。

90年代后期，一种可以极大提高软件可重用性、可扩展性和可裁剪性的基于组件的开发方法得到了迅速发展，分布式EVOLVE平台解决了在GDSS中远程对象的共享机制；DISCIPLE框架支持同步群体求解支持的开发；陈晓红等研究了基于Multi-agent的GDSS的框架、生成器和应用系统；叶丹等研究了面向问题的动态群体决策支持系统框架；张志强等的研讨框架在处理复杂决策任务过程中容易出现的信息超载和效率低下问题以及群体信息冲突问题，有很好的实际应用价值。以上框架模型并没有提及复杂群体及其群体分解、问题求解过程中的先后次序、有机联系以及子问题对父问题的驱动关系，特别是针对复杂大群体情形下复杂问题的求解，更加无法处理和支持复杂群体所带来的求解问题的复杂度和群体复杂度。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种群体协同求解软件控制技术，以解决上述背景技术中的缺点。

本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：

一种群体协同求解软件控制技术，将复杂求解问题和复杂群体进行线性树形结构化分解。通过问题分解，达到降低问题知识维度和难度，使问题在求解过程中减少冲突，提高协调效率，使之更容易达成共识；通过层级驱动模式，父问题求解依赖于子问题的求解结果，并且父问题通过具有更广知识维度的专家进行再次求解，这样避免了在求解问题结构化分解过程中产生的知识分裂和信息丢失；通过求解群体分解，降低了群体复杂度和广度，从而，使之更好地进行群体并行求解、分级控制、提高求解效率和群体满意度。

为解决以上技术问题，本发明涉及一种群体协同求解软件控制技术，用于在具有多求解者前提下，对复杂问题进行分解以及提供群体求解支持。其特征在于，该控制技术包括以下模块：

复杂问题预分解模块：对输入的原始问题进行分析，提取关键特性，与知识库进行匹配，最终根据已有知识对原始问题进行系统级粗粒度分解操作。

复杂问题二次分解模块：对原始分解结果进行确认调整；将新的调整结果作为新知识储存于知识库中。

权重评测模块：确定各项分解结果(评价指标问题)对分解前原始问题的影响系数，权重评测结果传输给求解综合绩效评价模块。

参数预处理模块：确定各项评价指标的指标参数，并对其进行预处理。