基于改进TOPSIS的SDON承载电力通信业务性能指标的筛选系统的制作方法

基于改进topsis的sdon承载电力通信业务性能指标的筛选系统
技术领域
1.本发明涉及承载电力通信业务性能技术领域，具体为基于改进topsis的sdon承载电力通信业务性能指标的筛选系统。


背景技术：

2.承载电力通信业务性能中的sdon技术以其开放化和软件化的优势驱动着电力通信与sdon技术的融合。现有的技术中还存在以下问题：
3.1.指标体系无法体现sdon架构特点以及对电力通信网业务承载性能的影响。
4.2.无法根据sdon的特点对其构建新的指标体系。
5.3.无法与现有的方法进行一致性的分析，并且无法验证指标体系和评估方法的可行性。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供基于改进topsis的sdon承载电力通信业务性能指标的筛选系统，分析了sdon架构下电力骨干光传输网业务承载性能的需求和影响因素，建立针对sdon架构的电力骨干光传输网业务承载性能评估的指标体系，分析指标体系中各指标对重要性、合理性、独立性、客观性和针对性属性的贡献度，并提出了一种基于owa-e-topsis的多属性决策方法对指标进行筛选，建立了最终的电力通信网业务承载性能评估指标体系，可以解决现有技术中的问题。
7.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
8.基于改进topsis的sdon承载电力通信业务性能指标的筛选系统，包括初选的sdon电力业务承载性能评价系统指标体系1，所述sdon电力业务承载性能评价系统指标体系包括网络可靠性单元指标集2、业务可靠性单元指标集3、业务安全性单元指标集4、业务稳定性单元指标集5和业务网维护情况单元指标集6；
9.所述网络可靠性单元指标集2用于在数据进行传输时，提高数据传输网络的安全性；
10.所述业务可靠性单元指标集3用于衡量网络保障业务传输可靠性的能力；
11.所述业务安全性单元指标集4在均衡业务风险的情况下提高业务数据的安全性；
12.所述业务稳定性单元指标集5用于通过占用率、使用率和利用率加强业务数据的稳定性；
13.所述业务网维护情况单元指标集6用于衡量传输网中关键设备的故障频率或者老化失效率。
14.优选的，所述网络可靠性单元指标集2包括继电保护业务通道时延不对称程度模块21、迁移时延模块22、控制平面生存性模块23、承载业务受影响度模块24、控制链路总长度模块25和控制节点负载均衡度模块26；
15.所述继电保护业务通道时延不对称程度模块21用最大允许不对称时延衡量线路中电流差动保护的优劣，以提高继电保护的可靠性；
16.所述控制平面生存性模块23用于以数据ip为基础的网络负责呼叫和连接以及资源的统一调度和控制；
17.所述承载业务受影响度模块24用于当设备发生故障，系统触发故障保护机制时，保证原承载业务可靠性不受影响，而且负载均衡权重不受影响；
18.所述控制节点负载均衡度模块26用于对数据中的多个节点，控制分配负载，达到最优化资源，避免过载。
19.优选的，所述业务可靠性单元指标集3包括最短路径契合度模块31、控制链路长度均方值模块32、业务通道传输时延模块33、业务传输丢包率模块34、业务通道传输宽带模块35和网络消缺及时性模块36；
20.所述最短路径契合度模块31用于量化分析路由策略的有效性，衡量网络中业务的路由质量和业务的运行效率；
21.所述控制链路长度均方值模块32用于在物理传输介质中，计算出控制器管控范围内控制链路之间连接起来的通信线路的均方根值；
22.所述业务通道传输时延模块33用于计算业务数据从发送数据帧到数据帧发送完毕所需的全部时间；
23.所述业务传输丢包率模块34用于计算在业务数据在传输时数据包丢失部分与所传数据包总数的比值；
24.所述业务通道传输宽带模块35用于计算在固定的时间内，可以从网络一端传输到另一端的最大数据位数，用于衡量业务通道的数据通行能力；
25.所述网络消缺及时性模块36用于衡量光传输网中消除业务传输通道异常的效率。
26.优选的，所述业务安全性单元指标集4包括调度管理业务风险均衡度模块41、继电保护业务风险均衡度模块42、自动化业务风险均衡度模块43、电话视频业务风险均衡度模块44、业务失效指数模块45、全网业务影响程度模块46和混合区段业务负载均衡度模块47；
27.所述调度管理业务风险均衡度模块41用于计算链路上调度管理业务风险值的均方差，衡量此业务分布是否合理；
28.所述继电保护业务风险均衡度模块42用于计算链路上继电保护业务风险值的均方差，衡量此业务分布是否合理；
29.所述自动化业务风险均衡度模块43用于计算链路上自动化业务风险值的均方差，衡量此业务分布是否合理；
30.所述电话视频业务风险均衡度模块44用于计算链路上电话视频业务风险值的均方差，衡量此业务分布是否合理；
31.所述业务失效指数模块45用于计算某时刻尚未失效的业务数据，在该时刻后单位时间内发生失效的概率；
32.所述全网业务影响程度模块46用于通过业务影响分析，识别全网业务的关键业务以及这些关键业务所面临风险的概率；
33.所述混合区段业务负载均衡度模块47用于计算混合区段业务风险值的均方差，衡量混合区段业务分布是否合理。
34.优选的，所述业务稳定性单元指标集5包括光纤段纤芯占用率模块51、频谱资源利用率模块52、节点拥塞率模块53、槽位资源占用率模块54、2m端口使用率模块55和光纤覆盖率模块56；
35.所述光纤段纤芯占用率模块51用于计算光纤段中承载业务所占纤芯数的百分比率；
36.所述频谱资源利用率模块52用于计算业务传输时对不同终端分配的频谱资源的利用率，防止光路中业务动态拆除时频谱碎片导致的网络阻塞；
37.所述节点拥塞率模块53用于计算在一定时间内，节点处缓存的数据量与产生的所有数据量的比值，该指标用来衡量实际传输的业务量情况；
38.所述槽位资源占用率模块54用于计算电力通信网物理层链路的端设备光纤收发器上槽位的占用率，衡量为新业务服务的能力；
39.所述2m端口使用率模块55用于统计各个终端的端口实使用情况，并用百分比率记录出；
40.所述光纤覆盖率模块56用于计算传输网中各组光纤的覆盖百分比率。
41.优选的，所述业务网维护情况单元指标集6包括信息网设备平均不可用率模块61、业务系统设备平均不可用率模块62、营业所信息网平均中断次数模块63、变电站信息网平均中断次数模块64和光纤老化失效率模块65；
42.所述信息网设备平均不可用率模块61用于统计信息网设备中不能使用的概率；
43.所述业务系统设备平均不可用率模块62用于统计业务系统设备中不能使用的概率；
44.所述营业所信息网平均中断次数模块63用于统计营业所信息网连接中断的次数；
45.所述变电站信息网平均中断次数模块64用于统计变电站信息网连接中断的次数；
46.所述光纤老化失效率模块65用于计算出光纤因老化而不可使用的概率。
47.优选的，所述sdon电力业务承载性能评价系统指标体系1还包括指标属性集，指标属性是指指标的性质和关系，用来衡量所选取指标对评价系统的价值；
48.所述指标属性集包括重要性、合理性、独立性、客观性和针对性；
49.所述重要性用于评价指标所评价的内容对待评价单元的影响程度；
50.所述合理性用于评价指标对待评价单元的合适度；
51.所述独立性用于评价指标对评价指标体系中其他指标的依赖程度；
52.所述客观性用于定量获取评价指标的难易程度；
53.所述针对性用于评价指标对sdon的考虑程度。
54.优选的，所述在对指标排序前，需要分别分析指标对重要性、合理性、独立性、客观性和针对性属性的贡献度，并建立决策矩阵d：
55.d＝{d
ij
}m×n；
56.其中，m为指标的数量，n为属性的数量，d
ij
为第i个指标对第j个属性的贡献度。
57.优选的，所述贡献度采用ahp主观赋权法可较为简单的实现属性赋值，同时可保证较好的一致性。以sdon电力业务承载性能评价系统指标体系1中的指标子集为准则层，指标集为指标层，而属性集构成目标层，在每个属性下，利用ahp法计算准则层和指标层的单层相对权重ω1和ω2，再根据公式ω＝ω1·
ω2计算绝对权重，将权重值作为指标对属性的贡
献度d，构成决策矩阵d。
58.优选的，所述同理，对其他指标进行层次分析和计算，建立决策矩阵d，每个属性下各个指标的贡献度，可看出各指标对于不同的属性有不同的贡献度，所以应综合考虑所有属性值。
59.与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
60.1.本发明提供基于改进topsis的sdon承载电力通信业务性能指标的筛选系统，分析了sdon架构下电力骨干传输网业务承载性能的需求和影响因素，建立了电力通信网业务承载性能评估指标体系，指标属性包括重要性、合理性、独立性、客观性和针对性，重要性用于评价指标所评价的内容对待评价单元的影响程度，合理性用于评价指标对待评价单元的合适度，独立性用于评价指标对评价指标体系中其他指标的依赖程度，客观性用于定量获取评价指标的难易程度，针对性用于评价指标对sdon的考虑程度，分析了各指标对重要性、合理性、独立性、客观性和针对性属性的贡献度。
61.2.本发明提供基于改进topsis的sdon承载电力通信业务性能指标的筛选系统，提出了owa-e-topsis的多属性决策方法，将有序加权平均(orderedweightedaveraging，owa)算子引入minkowski距离扩展的逼近理想解排序法(technique for order of preference by similarity to ideal solution，topsis)，以此区分不同属性的重要度，并提高排序结果的平均一致性，与简单加权法(simpleadditive weighting，saw)和灰色关联度分析法(grey relation analysis，gra)进行对比分析，分析主要采用斯皮尔曼相关系数法(spearman rank)进行定量分析，该系数越接近，一致性越好。通过用spearman相关系数对比owa-e-topsis、owa-saw和owa-gra三种决策方法排序结果的平均一致性，选用平均一致性较高的minkowski距离阶数p＝6.75时的owa-e-topsis多属性决策方法进行指标筛选，使评价指标集更有针对性和代表性。
附图说明
62.图1为本发明的sdon电力业务承载性能评价系统指标体系示意图；
63.图2为本发明的网络可靠性单元指标集示意图；
64.图3为本发明的业务可靠性单元指标集示意图；
65.图4为本发明的业务安全性单元指标集示意图；
66.图5为本发明的业务稳定性单元指标集示意图；
67.图6为本发明的业务网维护情况单元指标集示意图；
68.图7为本发明的控制链路长度均方值32对各属性的贡献度示意图；
69.图8为本发明的属性贡献度示意图。
70.图中：1、sdon电力业务承载性能评价系统指标体系；2、网络可靠性单元指标集；21、继电保护业务通道时延不对称程度模块；22、迁移时延模块；23、控制平面生存性模块；24、承载业务受影响度模块；25、控制链路总长度模块；26、控制节点负载均衡度模块；3、业务可靠性单元指标集；31、最短路径契合度模块；32、控制链路长度均方值模块；33、业务通道传输时延模块；34、业务传输丢包率模块；35、业务通道传输宽带模块；36、网络消缺及时性模块；4、业务安全性单元指标集；41、调度管理业务风险均衡度模块；42、继电保护业务风险均衡度模块；43、自动化业务风险均衡度模块；44、电话视频业务风险均衡度模块；45、业
务失效指数模块；46、全网业务影响程度模块；47、混合区段业务负载均衡度模块；5、业务稳定性单元指标集；51、光纤段纤芯占用率模块；52、频谱资源利用率模块；53、节点拥塞率模块；54、槽位资源占用率模块；55、2m端口使用率模块；56、光纤覆盖率模块；6、业务网维护情况单元指标集；61、信息网设备平均不可用率模块；62、业务系统设备平均不可用率模块；63、营业所信息网平均中断次数模块；64、变电站信息网平均中断次数模块；65、光纤老化失效率模块。
具体实施方式
71.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
72.为了解决现有技术中，电力通信网中只能开展电力骨干sdh通信网运行状态评价工作提供依据，但不能反映sdon架构的业务承载性能的问题，请参阅图1-6，本实施例提供以下技术方案：
73.基于改进topsis的sdon承载电力通信业务性能指标的筛选系统，包括初选的sdon电力业务承载性能评价系统指标体系1，所述sdon电力业务承载性能评价系统指标体系包括网络可靠性单元指标集2、业务可靠性单元指标集3、业务安全性单元指标集4、业务稳定性单元指标集5和业务网维护情况单元指标集6；
74.所述网络可靠性单元指标集2用于在数据进行传输时，提高数据传输网络的安全性；
75.所述业务可靠性单元指标集3用于衡量网络保障业务传输可靠性的能力；
76.所述业务安全性单元指标集4在均衡业务风险的情况下提高业务数据的安全性；
77.所述业务稳定性单元指标集5用于通过占用率、使用率和利用率加强业务数据的稳定性；
78.所述业务网维护情况单元指标集6用于衡量传输网中关键设备的故障频率或者老化失效率。
79.具体的，sdon电力业务承载性能评价系统指标体系1中提出owa-e-topsis的多属性决策方法，并与简单加权法(simple additive weighting，saw)
12.和灰色关联度分析法(grey relationanalysis，gra)
13.进行对比，计算各排序结果的平均一致性，验证owa-e-topsis的优越性，并基于此方法实现指标筛选，建立针对sdon架构的电力骨干光传输网业务承载性能评估的指标体系。
80.为了解决现有技术中，无法衡量sdon架构下电力骨干传输网迁移时延、控制面时延和生存性等问题，请参阅图2，提供以下评价方案：
81.所述网络可靠性单元指标集2包括继电保护业务通道时延不对称程度模块21、迁移时延模块22、控制平面生存性模块23、承载业务受影响度模块24、控制链路总长度模块25和控制节点负载均衡度模块26；
82.所述继电保护业务通道时延不对称程度模块21用最大允许不对称时延衡量线路中电流差动保护的优劣，以提高继电保护的可靠性；
83.所述控制平面生存性模块23用于以数据ip为基础的网络负责呼叫和连接以及资源的统一调度和控制；
84.所述承载业务受影响度模块24用于当设备发生故障，系统触发故障保护机制时，保证原承载业务可靠性不受影响，而且负载均衡权重不受影响；
85.所述控制节点负载均衡度模块26用于对数据中的多个节点，控制分配负载，达到最优化资源，避免过载。
86.具体的，网络可靠性单元指标集2有效的生存策略，通过继电保护业务通道时延不对称程度模块21和迁移时延模块22可以减小控制时延，承载业务受影响度模块24、控制链路总长度模块25和控制节点负载均衡度模块26可以降低控制器的冗余和部署成本，控制平面生存性模块23可以提高控制平面的生存性。
87.为了解决现有技术中，无法衡量don架构下电力骨干传输网控制链路长度，请参阅图3，提供以下评价术方案：
88.所述业务可靠性单元指标集3包括最短路径契合度模块31、控制链路长度均方值模块32、业务通道传输时延模块33、业务传输丢包率模块34、业务通道传输宽带模块35和网络消缺及时性模块36；
89.所述最短路径契合度模块31用于量化分析路由策略的有效性，衡量网络中业务的路由质量和业务的运行效率；
90.所述控制链路长度均方值模块32用于在物理传输介质中，计算出控制器管控范围内控制链路之间连接起来的通信线路的均方根值；
91.所述业务通道传输时延模块33用于计算业务数据从发送数据帧到数据帧发送完毕所需的全部时间；
92.所述业务传输丢包率模块34用于计算在业务数据在传输时数据包丢失部分与所传数据包总数的比值；
93.所述业务通道传输宽带模块35用于计算在固定的时间内，可以从网络一端传输到另一端的最大数据位数，用于衡量业务通道的数据通行能力；
94.所述网络消缺及时性模块36用于衡量光传输网中消除业务传输通道异常的效率。
95.具体的，最短路径契合度模块31可以缩短业务传输时间，业务传输丢包率模块34可以对数据中丢失数据的比值进行计算，业务通道传输宽带模块35可以降低业务中断次数，保证业务运行的效率。
96.为了解决现有技术中，无法体现业务网在运行时出现大量风险，并且在数据传输时时延后无法保证业务正常传输的问题，请参阅图4，提供以下评价方案：
97.所述业务安全性单元指标集4包括调度管理业务风险均衡度模块41、继电保护业务风险均衡度模块42、自动化业务风险均衡度模块43、电话视频业务风险均衡度模块44、业务失效指数模块45、全网业务影响程度模块46和混合区段业务负载均衡度模块47；
98.所述调度管理业务风险均衡度模块41用于计算链路上调度管理业务风险值的均方差，衡量此业务分布是否合理；
99.所述继电保护业务风险均衡度模块42用于计算链路上继电保护业务风险值的均方差，衡量此业务分布是否合理；
100.所述自动化业务风险均衡度模块43用于计算链路上自动化业务风险值的均方差，
衡量此业务分布是否合理；
101.所述电话视频业务风险均衡度模块44用于计算链路上电话视频业务风险值的均方差，衡量此业务分布是否合理；
102.所述业务失效指数模块45用于计算某时刻尚未失效的业务数据，在该时刻后单位时间内发生失效的概率；
103.所述全网业务影响程度模块46用于通过业务影响分析，识别全网业务的关键业务以及这些关键业务所面临风险的概率；
104.所述混合区段业务负载均衡度模块47用于计算混合区段业务风险值的均方差，衡量混合区段业务分布是否合理。
105.具体的，调度管理业务风险均衡度模块41、继电保护业务风险均衡度模块42、自动化业务风险均衡度模块43、电话视频业务风险均衡度模块44和混合区段业务负载均衡度模块47可以对不同种类的风险进行风险值计算，用于以后规避风险，从而有效改善业务的承载性能，业务失效指数模块45可以保证业务的正常传输。
106.为了解决现有技术中，无法衡量光路中业务动态拆除时导致的频谱碎片问题，请参阅图5，提供以下评价方案：
107.所述业务稳定性单元指标集5包括光纤段纤芯占用率模块51、频谱资源利用率模块52、节点拥塞率模块53、槽位资源占用率模块54、2m端口使用率模块55和光纤覆盖率模块56；
108.所述光纤段纤芯占用率模块51用于计算光纤段中承载业务所占纤芯数的百分比率；
109.所述频谱资源利用率模块52用于计算业务传输时对不同终端分配的频谱资源的利用率，防止光路中业务动态拆除时频谱碎片导致的网络阻塞；
110.所述节点拥塞率模块53用于计算在一定时间内，节点处缓存的数据量与产生的所有数据量的比值，该指标用来衡量实际传输的业务量情况；
111.所述槽位资源占用率模块54用于计算电力通信网物理层链路的端设备光纤收发器上槽位的占用率，衡量为新业务服务的能力；
112.所述2m端口使用率模块55用于统计各个终端的端口实使用情况，并用百分比率记录出；
113.所述光纤覆盖率模块56用于计算传输网中各组光纤的覆盖百分比率。
114.具体的，节点拥塞率模块53可以减缓网络业务的阻塞情况，提高业务的稳定度和最短路径契合度，槽位资源占用率模块54可以通过有效的策略对资源进行分配。
115.为了解决现有技术中，在进行网络维护时，对各类设备的故障概率无法进行有效的统计，导致后期维护不全面的问题，请参阅图6，提供以下评价方案：
116.所述业务网维护情况单元指标集6包括信息网设备平均不可用率模块61、业务系统设备平均不可用率模块62、营业所信息网平均中断次数模块63、变电站信息网平均中断次数模块64和光纤老化失效率模块65；
117.所述信息网设备平均不可用率模块61用于统计信息网设备中不能使用的概率；
118.所述业务系统设备平均不可用率模块62用于统计业务系统设备中不能使用的概率；
119.所述营业所信息网平均中断次数模块63用于统计营业所信息网连接中断的次数；
120.所述变电站信息网平均中断次数模块64用于统计变电站信息网连接中断的次数；
121.所述光纤老化失效率模块65用于计算出光纤因老化而不可使用的概率。
122.具体的，信息网设备平均不可用率模块61、业务系统设备平均不可用率模块62、营业所信息网平均中断次数模块63、变电站信息网平均中断次数模块64和光纤老化失效率模块65可以对各种设备故障概率进行统计，保证对传输网的准确维护。
123.为了解决现有技术中，多属性决策方法导致指标评价结果不一致的问题，请参阅图7-8，提供以下评价方案：
124.所述sdon电力业务承载性能评价系统指标体系1还包括指标属性集，指标属性是指指标的性质和关系，用来衡量所选取指标对评价系统的价值；
125.所述指标属性集包括重要性、合理性、独立性、客观性和针对性；
126.所述重要性用于评价指标所评价的内容对待评价单元的影响程度；
127.所述合理性用于评价指标对待评价单元的合适度；
128.所述独立性用于评价指标对评价指标体系中其他指标的依赖程度；
129.所述客观性用于定量获取评价指标的难易程度；
130.所述针对性用于评价指标对sdon的考虑程度。
131.所述在对指标排序前，需要分别分析指标对重要性、合理性、独立性、客观性和针对性属性的贡献度，并建立决策矩阵d：
132.d＝{d
ij
}m×n；
133.其中，m为指标的数量，n为属性的数量，d
ij
为第i个指标对第j个属性的贡献度。
134.所述贡献度采用ahp主观赋权法可较为简单的实现属性赋值，同时可保证较好的一致性。以sdon电力业务承载性能评价系统指标体系1中的指标子集为准则层，指标集为指标层，而属性集构成目标层，在每个属性下，利用ahp法计算准则层和指标层的单层相对权重ω1和ω2，再根据公式ω＝ω1·
ω2计算绝对权重，将权重值作为指标对属性的贡献度d，构成决策矩阵d。
135.所述同理，对其他指标进行层次分析和计算，建立决策矩阵d，每个属性下各个指标的贡献度，可看出各指标对于不同的属性有不同的贡献度，所以应综合考虑所有属性值。
136.具体的，以重要性、合理性、独立性、客观性和针对性五个属性为依据，利用层次分析法(analytic hierarchy process，ahp)法实现指标对属性值的赋值，建立决策矩阵，为区分对不同指标而言各属性的重要程度，将有序加权平均(ordered weighted averaging，owa)算子引入minkowski距离扩展的逼近理想解排序法(technique for order of preference by similarity to ideal solution，topsis)，提出owa-e-topsis的多属性决策方法，并与简单加权法(simple additive weighting，saw)和灰色关联度分析法(grey relation analysis，gra)进行对比，计算各排序结果的平均一致性，验证owa-e-topsis的优越性，并基于此方法实现指标筛选，建立针对sdon架构的电力骨干光传输网业务承载性能评估的指标体系，其中topsis能充分利用所有方案，构造出所有方案中的理想最优解和最劣解，然后根据各方案与理想解的综合距离来判断方案的好坏，对于综合距离，e-topsis法使用的是minkowski距离，计算步骤如下：
137.第一步：计算最优解和最劣解。
138.分别取出所有指标中属性值最大和最小的值构成最优解和最劣解，即
[0139][0140][0141]
其中，m为属性的个数，n为指标的个数。
[0142]
第二步：对于第i个方案，计算该方案与最优解和最劣解的minkowski距离。
[0143]
与最优解的综合距离为
[0144][0145]
与最劣解的综合距离为
[0146][0147]
其中，p为minkowski距离的阶数，p＝1时为manhattan距离，p＝2时为euclidian距离，即topsis方法中使用的距离。
[0148]
第三步：计算第i个方案的评分si，即第i个方案距离最优最劣解的综合距离。
[0149][0150]
由式(6)可知，si∈[0,1]，且越大si越高，方案性能越优；越大si越低，方案性能越差。
[0151]
同时，引入owa算子来强调属性值的优势，因此定义权重向量的生成函数如下：
[0152][0153][0154]
其中，n为属性数量，即n＝5，为排序后第j个值的权重。根据公式(7)和(8)，计算得
[0155]
将决策矩阵d按降序重排，得到d
order
，按式(9)对d
order
赋权得到d
w-order
[0156]dw-order
＝d
order
·wowa
ꢀꢀꢀ
(9)
[0157]
然后，将矩阵d
w-order
中的所有元素，按照原始决策矩阵d中元素的位置，重新排序，得到最终决策矩阵dw，即得到owa-e-topsis多属性决策矩阵，最后进行属性值聚合并排序。
[0158]
本文根据平均一致性来选取最优排序结果。第j个方法的平均一致性定义为：
[0159][0160]
其中，s为所有可能的排序结果，ρ
ij
为第i个和第j个排序结果的一致性，其中ρ
jj
＝
1。
[0161]
类似的，将(9)式所述dw带入saw和gra算法的决策矩阵，即可得到owa-saw和owa-gra。
[0162]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0163]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。