[发明专利]基于群体分组的决策数据分析方法

权利要求书

1.基于群体分组的决策数据分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)采集排产方案的决策意见，构成的数据集；将决策意见构成的数据集中的数据记录逐条转换为[0,1]区间内的实数数组，计算每个数组内的最大值，将最大值所对应排产方案相同的数组归为一组，完成对决策数据的分组，每组数据对应一个排产方案；

2)依据决策数据分组，分组统计每组数据在数据集中所占的比率，该比率称为该组数据所对应排产方案的选择率；

3)对于分组的决策数据集，计算每一组数据内各个排产方案所对应实数的平均值；

4)基于统计得到的每一种排产方案的选择率，以及分组计算得到的每种排产方案所对应实数的平均值，计算每一种排产方案被选择的综合选择率，根据此综合选择率确定排产问题的最优方案。

2.根据权利要求1所述的基于群体分组的决策数据分析方法，其特征在于，步骤1)中将决策意见构成的数据集中的数据记录逐条转换为[0,1]区间内的实数数组，计算每个数组内的最大值，将最大值所对应排产方案相同的数组归为一组，完成对决策数据的分组，每组数据对应一个排产方案，具体包括以下内容：

首先，将决策数据集表示为其中N为决策数据集所包含数据的个数，一条决策数据对应一条记录r_i，记录的每一项对应一种排产方案a_j(j＝1,2,...,m)，共有m种排产方案，的取值属于集合，S＝{t₀：绝对非常不可行，t₁：非常不可行，t₂：不可行，t₃：稍微不可行，t₄：不确定，t₅：稍微可行，t₆：可行，t₇：非常可行，t₈：绝对非常可行}；

其次，在集合S的元素和[0,1]区间内的实数之间建立下表所示的对应关系，实现将决策数据转换为[0,1]区间内的实数数组，转换后的数据集表示为：

元素	0]]>	1]]>	2]]>	3]]>	4]]>	5]]>	6]]>	7]]>	8]]>
实数	0	0.125	0.25	0.375	0.5	0.625	0.75	0.875	1

最后，计算每一个数组的最大值，根据计算得到的最大值将该数组归入分组其中是最大值对应排产方案的那些数组组成的集合，表示为，其中j₀∈{1,2,...,m}；重复此过程，实现依据排产方案对数据集进行分组，表示为：R＝{G₁,G₂,...,G_m}。