[发明专利]一种基于异构语言信息的系统设计方法

说明书

本发明公开了一种基于异构语言信息的系统设计方法，包括：步骤1，将产品的功能分解为多个子功能构件，每个功能构件由多种不同的原理解完成，为产品的功能构建由可行解组成的形态学矩阵；步骤2，基于形态学矩阵产生的所有概念方案，分析产品的性能指标并建立多目标规划模型，对多目标规划模型求解以获得满足性能指标的候选概念方案；步骤3，收集对概念方案的偏好语言信息，并基于梯形非对称云模型形成异构的语言偏好决策矩阵，整合所有语言偏好决策矩阵得到最终偏好矩阵后，通过对最终偏好矩阵求解并筛选获得最佳概念方案。以梯形非对称云模型来处理异构语言信息，以避免主观偏好过多的影响概念方案的影响，挑选出满足性能指标的概念方案。

技术领域

本发明涉及系统设计领域，具体涉及一种基于异构语言信息的系统设计方法。

背景技术

在产品的设计过程中，早期计算机系统设计往往发挥着重要的作用。系统设计的好坏直接决定后续设计过程能否顺利进行，授权公告号为CN100435111C的发明专利公开了一种异构环境下支持多语言多平台的并行调试及性能分析方法，公布号为CN110286890A的发明专利申请公开了一种异构语言应用的调用方法、系统、介质及装置。

尽管现有的基于形态学矩阵的系统设计方法十分有效，但是不同利益相关方的偏好信息以及存在的主观不确定性却没有得到较好的处理。不同的利益相关方因为各自背景不同，性格不一，导致语言偏好的表述方式也就各不相同，因此，现有的方法很难挑选出既满足性能需求，又得到各个利益相关方赞同的系统架构。

发明内容

鉴于上述，本发明的目的是提供一种基于异构语言信息的系统设计方法，以梯形非对称云模型来处理异构语言信息，以避免主观偏好过多的影响概念方案的影响，造成挑选出的方案不满足性能指标。

本发明提供的一种基于异构语言信息的系统设计方法，包括以下步骤：

步骤1，将产品的功能分解为多个子功能构件，每个功能构件由多种不同的原理解完成，以此为产品的功能构建由可行解组成的形态学矩阵；

步骤2，基于形态学矩阵产生的所有概念方案，分析产品的性能指标并建立多目标规划模型，对多目标规划模型求解以获得满足性能指标的候选概念方案；

步骤3，收集对概念方案的偏好语言信息，并基于梯形非对称云模型形成异构的语言偏好决策矩阵，整合所有语言偏好决策矩阵得到最终偏好矩阵后，通过对最终偏好矩阵求解并筛选获得最佳概念方案。

与现有技术相比，本发明具有的有益效果至少包括：

本发明提供的基于异构语言信息的系统设计方法，通过基于梯形非对称云模型形成异构的语言偏好决策矩阵，整合所有语言偏好决策矩阵得到最终偏好矩阵后，通过对最终偏好矩阵求解并筛选获得最佳概念方案，即基于梯形非对称云模型对不同设计人员的主观语言偏好进行统一化处理，并且尽可能地保留原有信息，这样能够避免主观偏好过多的影响概念方案的影响，挑选出满足性能指标的概念方案。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1是实施例提供的基于异构语言信息的系统设计方法的流程示意图；

图2是实施例提供的形态学矩阵；

图3是实施例提供的两个决策者主观偏好的梯形非对称云散点图；

图4是实施例提供的基础语言元素与其对应的梯形非对称云模型；

图5是实施例提供的犹豫模糊语言术语集合转换为梯形非对称云模型的步骤；

图6是实施例提供的犹豫模糊语言术语集合与其对应的梯形非对称云模型；