[发明专利]光网络评估方法

权利要求书

1.一种光网络评估方法，该方法包括以下步骤：

步骤一：基于需要使用的评估因素、影响目标的因素和准则以及综合评价算式来构建基于层次分析法的网络评估模型；

步骤二：填写成对比较矩阵A＝(a_ij)_n×n，其中a_ij为第i个因素与第j个因素对上层因素的影响之比，其中，n为成对比较矩阵的行列数；

步骤三：确定成对比较矩阵的特征向量w和最大特征根λ；

步骤四：进行一致性检验，如果通过一致性检验，则进行到步骤五，如果不能通过一致性检验，则回到步骤二；

步骤五：根据特征向量w计算组合权向量w^(s)并进行组合一致性检验；

步骤六：根据组合权向量w^(s)对网络进行综合评价。

2.根据权利要求1所述的光网络评估方法，其中，所述步骤一包括：

在对一个网络进行评估时，以所使用的评估因素作为第三层方案层，以影响目标的因素和准则作为第二层准则层，以综合评价算式为第一层目标层，构建基于层次分析法的网络评估模型。

3.根据权利要求1所述的光网络评估方法，其中，所述步骤一包括：

在对多个网络之间进行比较时，以所评估的多个网络作为第三层方案层，以所使用的评估因素以及影响目标的因素和准则作为第二层准则层，以综合评价算式为第一层目标层，构建基于层次分析法的网络评估模型。

4.根据权利要求2或3所述的光网络评估方法，其中，所述影响目标的因素和准则包括系统资源性能和系统可靠性能中的至少一者，所述评估因素包括资源利用率、经济效率、网络可扩性、预留使用率、业务保护率、业务保护强度、网络有效性和分级等级效率中的至少一者。

5.根据权利要求1所述的光网络评估方法，其中，所述步骤三包括：

将成对比较矩阵A中的每一列向量归一化其中为第i行第j个元素的列归一化后元素值；

对行求和w~i=Σj=1nw~ij;]]>

将归一化w＝(w₁，w₂，…，w_n)^T即为特征向量w的近似值；

计算作为最大特征根λ的近似值。

6.根据权利要求1所述的光网络评估方法，其中，所述步骤四包括：

计算一致性指标

计算一致性比率CR，其中RI为随机一致性指标，其通过随机构造正反阵并计算平均值的方法得到，当CR小于预定值时，通过一致性检验，当CR大于等于预定值时，不能通过一致性检验。

7.根据权利要求6所述的光网络评估方法，其中，所述步骤五包括：

利用以下公式计算第三层对第一层的组合权向量w⁽³⁾：

w⁽³⁾＝W³w²

其中，W^(s)是以第s层对第s-1层的权向量为列向量组成的矩阵，

计算第三层对第一层的组合一致性比率为其中，CR^(p)为第p层的组合一致性比率，CR^(p)通过以下公式计算：p＝2，3，…s，其中，s为总层数，第p层的一致性指标为第p层的随机一致性指标当CR^*小于预定值时，判断整个组合通过一致性检验。

8.根据权利要求7所述的光网络评估方法，其中，所述步骤六包括：

组合权向量w^(s)越大，所对应的评估因素对评估结果的影响越大。

9.根据权利要求7所述的光网络评估方法，其中，所述步骤六包括：

组合权向量w^(s)越大，所对应的网络越优。