[发明专利]基于ANP和模糊TOPSIS的海上风力发电机多属性决策方法及系统

权利要求书

1.基于ANP和模糊TOPSIS的海上风力发电机多属性决策方法，其特征在于，包括：

基于FBS模型和产品结构树，对多个备选的海上风力发电机设计方案分别建立全生命周期模型；所述全生命周期模型包括功能域、结构域、材料域、工艺域、运输域五个相关联的部分；

构建海上风力发电机的全生命周期评价指标体系，并与各个备选的海上风力发电机设计方案的全生命周期模型建立映射关系，基于网络分析法对海上风力发电机全生命周期设计方案的全生命周期评价指标建立关联并计算每一个指标的权重；

根据海上风力发电机全生命周期模型与全生命周期评价指标体系的映射关联以及每个指标的权重，获取备选的海上风力发电机设计方案的各个专家评价数据；

利用直觉模糊TOPSIS对各个专家评价数据进行模糊处理和评估排序，得到备选的海上风力发电机设计方案的评估结果。

2.如权利要求1所述的基于ANP和模糊TOPSIS的海上风力发电机多属性决策方法，其特征在于，所述功能域为基于用户需求和设计要求所确定；所述结构域为产品各部分之间的关系；所述材料域为用于生产各种产品结构所需的主要原材料；所述工艺域为在产品生产过程中，根据原材料及产品的结构特征选择合适加工方式对原材料进行加工，以获得产品所需要的结构；所述运输域为产品零部件和原材料的运输。

3.如权利要求1所述的基于ANP和模糊TOPSIS的海上风力发电机多属性决策方法，其特征在于，基于网络分析法对海上风力发电机设计方案的多个评价指标进行关联并计算每一个评价指标的权重，具体为：

基于不同评价指标中子指标的影响关系构建评价指标的无权权重超矩阵；

基于不同评价指标的影响关系建立评价指标的权重矩阵；

基于所述权重矩阵，将无权权重超矩阵转化为权重超矩阵；

通过对所述权重超矩阵求极限超矩阵，得到评价指标的权重。

4.如权利要求3所述的基于ANP和模糊TOPSIS的海上风力发电机多属性决策方法，其特征在于，基于不同评价指标中元素的影响关系构建评价指标的无权权重超矩阵，具体为：

将第一评价指标作为主准则，以第二评价指标内的第一元素为次准则，按照第一评价指标中各元素对第一子指标的影响程度构造判断矩阵；

依次将第二评价指标中各个子指标作为次准则，将第一评价指标与第二评价指标中的子指标两两比较，构建对应的判断矩阵；

将所构建的判断矩阵归一化后建立第一评价指标与第二评价指标的影响矩阵；

基于多个评价指标的影响矩阵得到无权重超矩阵。

5.如权利要求3所述的基于ANP和模糊TOPSIS的海上风力发电机多属性决策方法，其特征在于，基于不同评价指标的影响关系建立评价指标的权重矩阵，具体为：

将第一评价指标作为主准则，以第二评价指标为次准则，按照第一评价指标对第二评价指标的影响程度构造判断矩阵；

将所构建的判断矩阵归一化后建立第一评价指标与第二评价指标的影响矩阵；

基于多个评价指标的影响矩阵得到无权重矩阵。

6.如权利要求1所述的基于ANP和模糊TOPSIS的海上风力发电机多属性决策方法，其特征在于，利用直觉模糊对所述专家评价数据进行模糊处理，具体为：

利用直觉模糊加权平均算子对各个专家评价数据进行聚合处理，得到聚合直觉模糊决策矩阵；

根据评价指标的权重以及所述聚合直觉模糊决策矩阵，通过直觉模糊数乘运算来构建聚合加权直觉模糊决策矩阵；

基于聚合加权直觉模糊决策矩阵得到直觉模糊正理想解和直觉模糊负理想解。

7.如权利要求6所述的基于ANP和模糊TOPSIS的海上风力发电机多属性决策方法，其特征在于，通过TOPSIS计算每个备选的海上风力发电机设计方案与所述直觉模糊正理想解、直觉模糊负理想解的关联距离，得到该备选的海上风力发电机设计方案与直觉模糊理想解的接近度；对每个备选的海上风力发电机设计方案对应得到的接近度进行排序，得到最优的海上风力发电机设计方案。