[发明专利]一种基于证据理论的群组间个体双向最佳匹配决策算法

说明书

技术领域

本发明属于群组间双向匹配技术领域，尤其涉及一种基于证据理论的群组间个体双向最佳匹配决策算法。

背景技术

群组间个体双向匹配问题在经济生活中普遍存在，它涉及到众多应用领域：①学生升学与高校招生双方选择问题；②企业经济管理活动中的双方选择问题，比如知识或技术供给与需求双方选择问题、金融供给与经济发展需求双方选择问题、团购策略确定中的买卖双方选择问题等；③人力资源管理中的双方选择问题，比如人与组织双方选择问题、人与工作双方选择问题、人与环境双方选择问题等；④电子商务中的双方选择问题，比如买方和卖方的交易双方选择问题等。双方选择问题涉及到两个群组间个体双向匹配，理想的匹配方案是根据第一群组各主体与第二群组各主体进行互相评价值，给出一种尽可能让双方满意的匹配对。

群组间个体双方互为评价经常是关于各指标的排序信息，但是由于存在众多不确定性，评价值可能是区间值序数，比如[2,4]，即评价值为第2,3,4名；也可能是未知序数，即评价值为任何排名。由于数据结构及评价方法对数据要求上的差异，现有的匹配技术方法很难直接用于求解含有未知的不确定序数信息的群组间个体双向匹配问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于证据理论的群组间个体双向最佳匹配决策算法，为不同群组间个体找到最佳匹配方案。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于证据理论的群组间个体双向最佳匹配决策算法，包括以下步骤：

(1) 获取第二群组中n个主体{B₁,B₂,…,B_n}对第一群组中m个主体{A₁,A₂,…,A_m}关于p个指标{c₁,c₂,…,c_p}的评价序数信息以及第一群组中m个主体{A₁,A₂,…,A_m}对第二群组中n个主体{B₁,B₂,…,B_n}关于q个指标{d₁,d₂,…,d_q}的评价序数信息；

(2) 构建证据识别框架；

(3) 将两个群组的各主体关于各指标的评价序数转化为相应的序数得分置信度；

(4) 采用证据理论对第一群组中m个主体关于p个指标的序数得分置信度进行融合，获得第二群组中n个主体对第一群组中m个主体评价的序数得分置信度；采用证据理论对第二群组中n个主体关于q个指标的序数得分置信度进行融合，获得第一群组中m个主体对第二群组中n个主体评价的序数得分置信度；

(5) 融合第一群组中m个主体与第二群组中n个主体互相评价的序数得分置信度，获得第一群组中m个主体与第二群组中n个主体之间匹配的序数得分置信度；

(6) 计算第一群组中m个主体与第二群组中n个主体匹配的融合度；

(7) 基于融合度求解第一群组中m个主体与第二群组中n个主体的最佳匹配方案。