CN104995928A

CN104995928A - 多目标决策方法及装置

Info

Publication number: CN104995928A
Application number: CN201480008576.0A
Authority: CN
Inventors: 闫剑龙; 胡宏林; 宋平; 张欢
Original assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Current assignee: XFusion Digital Technologies Co Ltd
Priority date: 2014-01-23
Filing date: 2014-01-23
Publication date: 2015-10-21
Anticipated expiration: 2034-01-23
Also published as: CN104995928B; WO2015109499A1

Abstract

一种多目标决策方法及装置，构造以任意两个评价属性之间的相对重要度为元素的判断矩阵；针对任一评价属性，确定每个候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度；将评价属性两两组合，针对任一候选方案，根据该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度；根据调整后的判断矩阵及各候选方案针对各评价属性的属性值，确定各候选方案的评价值，并根据各候选方案的评价值，在各候选方案中进行决策。采用本发明技术方案，能够解决现有技术进行多目标决策时，难以保证决策结果的合理性的问题。

Description

多目标决策方法及装置

技术领域

本发明涉及多目标决策技术领域，尤其涉及一种多目标决策方法及装置。背景技术

随着全球移动通信系统 ( Global System For Mobile Communication , GSM )、通用移动通信系统 ( Universal Mobile Telecommunications System, UMTS )、长期演进系统（ Long Term Evolution, LTE )等多种网络制式共存场景的出现，各种移动数据业务流量快速增长，而各种网络制式的业务的承载特性不同，且受用户终端（User Equipment, UE )本身的移动特性的影响，必然存在支持不同网络制式的小区间业务分布不均的情况。为了最大化网络容量，同时提高用户侧的感受，现有技术提出，由 UE根据所发起的业务的属性以及当前所处的无线网络环境，在支持不同无线接入技术（Radio Access Technology, RAT )的各候选小区中选择最合适的小区进行接入，从而实现了根据具体业务进行合理的业务均衡（ traffic steering ) 的目的。

UE针对不同业务进行 traffic steering时，需要考虑多种因素，例如，各候选小区的性能、信号质量、剩余的可用资源等，因此， UE进行 traffic steering 决策的过程实际上是一个多目标决策的过程。下面介绍现有技术中的多目标决策方法。

在多目标决策领域中，比较常见的算法是层次分析法。层次分析法一般分成五个步骤，分别如下：

步骤一、建立层次结构。

如图 1 所示，为一个通用的层次结构图，第一层为目标层，指明决策的目标是什么；第二层为评价层，列出了用来评价候选方案的各属性，称为评价属性；第三层为候选方案层，列出了所有可能的候选方案。

步骤二、生成判断矩阵。将评价属性两两对比，评估任意两个评价属性之间的相对重要性，根据预先建立的评估尺度表，确定任意两个评价属性之间的相对重要度，相对重要度为相对重要程度的评估尺度，这样就可以得到一个 NxN的矩阵，其中 N 为评价属性的个数，该矩阵称为判断矩阵。判断矩阵中的元素 _Cij为评价属性 i 相对于评价属性 j的相对重要度，表征了评价属性 i相对于评价属性 j的重要程度。

步骤三、计算各个评价属性的相对权重值。

设判断矩阵的最大特征值为 _max , 对应的特征列向量为 W = (_Wj )_Nxl ,

W = (_Wj )_Nxl中的各元素即为各评价属性的相对权重值，其中， _Wj为评价属性 j 的相对权重值。

步骤四、计算各个候选方案的评价值。 fitness; =∑^aij^w j

j=l

上式中， fitness,是候选方案 i的评价值， _aij为候选方案 i的评价属性 j的属性值。

步骤五、根据评价值进行决策。

在各候选方案中，将评价值最大的候选方案决策为最优方案。

由上可见，候选方案的评价值和评价属性的属性值大小以及评价属性的相对权重值有关，而评价属性的相对权重值是根据判断矩阵得出的，因此判断矩阵是进行多目标决策的重要依据。在现有的多目标决策方法中，如果评价属性不变，则评价属性之间的相对重要度也是静态不变的，即判断矩阵不多个小区中选择进行语音业务的小区时，会考虑信道质量、语音切换时延等因素，预先设定信道质量要比语音切换时延重要，即信道质量相对于语音切换时延的相对重要度大于语音切换时延相对于信道质量的相对重要度，若小区 1的信道质量好于小区 2的信道质量，但是小区 2的语音切换时延远低于小区 1的语音切换时延，如果按照现有技术的多目标决策方法， UE可能会选择小区 1作为最优方案，因此接入小区 1进行语音业务，而实际上，用户在小区 2中的通话感受要好于在小区 1中的通话感受，因此小区 2才是实际上的最优方案。

由上可见，现有技术中的多目标决策方法难以保证决策结果的合理性。发明内容

本发明提供了一种多目标决策方法及装置，用以解决现有技术进行多目标决策时，难以保证决策结果的合理性的问题。

第一方面，提供了一种多目标决策方法，所述方法包括：

构造以任意两个评价属性之间的相对重要度为元素的判断矩阵；针对任一评价属性，确定每个候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度；

将评价属性两两组合，针对任一候选方案，根据该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度；

根据调整后的判断矩阵及各候选方案针对各评价属性的属性值，确定各候选方案的评价值，并根据各候选方案的评价值，在各候选方案中进行决策。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，确定每个候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度，具体包括：确定该评价属性对应的各属性值的平均值和标准方差；

针对任一候选方案，根据该候选方案针对该评价属性的属性值、该评价属性对应的各属性值的平均值和标准方差，确定该候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，通过下述方式确定候选方案针对评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度：其中，为候选方案 i针对评价属性 j的属性值在评价属性 j对应的各属性值中的离散度；为候选方案 i针对评价属性 j的属性值；为评价属性 j 对应的各属性值的平均值； Sj为评价属性 j对应的各属性值的标准方差。

结合第一方面、第一方面的第一种可能的实现方式或第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，根据该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度，具体包括：

比较该候选方案针对组合中两个评价属性的属性值的离散度；

根据比较结果，确定对该组合中两个评价属性之间的相对重要度进行调整时的调整值；

根据确定出的调整值，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度。

结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，通过下述方式确定对该组合中两个评价属性之间的相对重要度进行调整时的调整值：

若 ^dim < ^d- , )

Step 其中，为候选方案 i针对评价属性 m的属性值的离散度；为候选方案 i针对评价属性 n的属性值的离散度； ^Δ™为对评价属性 m和评价属性 n之间的相对重要度进行调整时的调整值； ^SteP为预设的调整步长。

结合第一方面的第三种可能的实现方式或第一方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，根据确定出的调整值，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度，具体包括：

若该候选方案针对该组合中第一评价属性的属性值的离散度小于针对该组合中的第二评价属性的属性值的离散度，则在第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度的分子上增加确定出的所述调整值；

根据调整后的第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度，调整第二评价属性相对于第一评价属性的相对重要度。

结合第一方面、第一方面的第一种可能的实现方式、第一方面的第二种可能的实现方式、第一方面的第三种可能的实现方式、第一方面的第四种可能的实现方式或第一方面的第五种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，进行多目标决策的决策目标为用户终端进行语音业务时，选择最合适的接入小区；

各候选方案为支持不同无线接入技术的各候选小区；

评价属性包含下述属性中的至少两种属性：

小区的无线接入技术支持情况；

小区的信道质量；

小区的剩余可用的语音资源；

小区综合性能；

小区的语音切换时延。

结合第一方面、第一方面的第一种可能的实现方式、第一方面的第二种可能的实现方式、第一方面的第三种可能的实现方式、第一方面的第四种可能的实现方式或第一方面的第五种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式中，进行多目标决策的决策目标为用户终端进行非保证比特率业务时，选择最合适的接入小区；

各候选方案为支持不同无线接入技术的各候选小区；

评价属性包含下述属性中的至少两种属性：

用户终端单位资源比特速率；

用户终端可获得的资源单位数量；

小区综合性能。可能的实现方式、第一方面的第三种可能的实现方式、第一方面的第四种可能的实现方式或第一方面的第五种可能的实现方式，在第八种可能的实现方式中，进行多目标决策的决策目标为用户终端进行业务释放时，选择最合适的接入小区；

各候选方案为支持不同频点的各候选小区；

评价属性包含下述属性中的至少两种属性：

小区当前负载；

小区业务的综合接通率；

小区业务的综合掉话率；

小区业务的综合平均处理时延。

第二方面，提供一种多目标决策装置，包括：

判断矩阵构造单元，用于构造以任意两个评价属性之间的相对重要度为元素的判断矩阵；

离散度确定单元，用于针对任一评价属性，确定每个候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度；

重要度调整单元，用于将评价属性两两组合，针对任一候选方案，根据该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度；

评价值确定单元，用于根据重要度调整单元调整后的判断矩阵及各候选方案针对各评价属性的属性值，确定各候选方案的评价值；

决策单元，用于根据各候选方案的评价值，在各候选方案中进行决策。结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述离散度确定单元具体包括：

平均值确定子单元，用于针对任一评价属性，确定该评价属性对应的各属性值的平均值和标准方差；

离散度确定子单元，用于针对任一候选方案，根据该候选方案针对该评价属性的属性值、该评价属性对应的各属性值的平均值和标准方差，确定该候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度。

结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述离散度确定子单元通过下述方式确定候选方案针对评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度：

其中，为候选方案 i针对评价属性 j的属性值在评价属性 j对应的各属性值中的离散度；为候选方案 i针对评价属性 j的属性值；为评价属性 j 对应的各属性值的平均值； Sj为评价属性 j对应的各属性值的标准方差。

结合第二方面、第二方面的第一种可能的实现方式或第二方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述重要度调整单元具体包括：

离散度比较子单元，用于针对任一候选方案，比较该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度；

调整值确定子单元，用于根据离散度比较子单元的比较结果，确定对该组合中两个评价属性之间的相对重要度进行调整时的调整值；

重要度调整子单元，用于根据调整值确定子单元确定出的调整值，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度。

结合第二方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述调整值确定子单元通过下述方式确定对该组合中两个评价属性之间的相对重要度进行调整时的调整值：

若 ^dim < ^d- , )

结合第二方面的第三种可能的实现方式或第二方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述重要度调整子单元，具体用于在该候选方案针对该组合中第一评价属性的属性值的离散度小于针对该组合中的第二评价属性的属性值的离散度时，在第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度的分子上增加确定出的所述调整值；根据调整后的第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度，调整第二评价属性相对于第一评价属性的相对重要度。

本发明实施例的方案提出，进行多目标决策时，在根据判断矩阵确定各评价属性的相对权重值之前，先确定每个候选方案针对每个评价属性的属性值在评价属性对应的各属性值中的离散度，然后根据确定出的离散度对判断矩阵中的各元素进行调整，属性值的离散度能够表征属性值在所属评价属性对应的各属性值中的差异程度，因此，根据调整后的判断矩阵得到的评价属性的相对权重值就能够体现出各候选方案针对同一评价属性的属性值之间的差异程度，那么根据评价属性的相对权重值进行决策时，就不仅能够考虑到评价属性的属性值的大小，也会考虑到评价属性对应的各属性值之间的差异情况，从而优化了决策结果，使得决策结果更加合理。附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作筒要介绍，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，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图 1为现有技术中，层次分析法中的层次结构示意图；

图 2为本发明实施例一中，多目标决策方法流程示意图；

图 3为本发明实施例五中，多目标决策装置结构示意图；图 4为本发明实施例六中，多目标决策装置结构示意图。具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

在进行多目标决策时，候选方案的评价值和评价属性的属性值大小以及评价属性的相对权重值有关。如果某一评价属性的相对权重值较小，则在进行决策时，就不会重点考虑该评价属性。但是，各候选方案针对该评价属性的属性值可能差别非常大，那么各候选方案所对应的效果也可能存在较大的差别，因此也应重点考虑该评价属性。而现有技术的多目标决策方案中，如果评价属性不变，则评价属性之间的相对重要度也是静态不变的，那么评价属性的相对权重值也不变，即使各候选方案针对某一评价属性的属性值的差别很大，该评价属性的相对权重值也不会发生变化，因此难以保证决策结果的合理性。

有鉴于此，本发明实施例提出，进行多目标决策时，在根据判断矩阵确定各评价属性的相对权重值之前，先确定每个候选方案针对每个评价属性的属性值在评价属性对应的各属性值中的离散度，然后根据确定出的离散度对判断矩阵中的各元素进行调整，属性值的离散度能够表征属性值在所属评价属性对应的各属性值中的差异程度，因此，根据调整后的判断矩阵得到的评价属性的相对权重值就能够体现出各候选方案针对同一评价属性的属性值之间的差异程度，那么根据评价属性的相对权重值进行决策时，就不仅能够考虑到评价属性的属性值的大小，也会考虑到评价属性对应的各属性值之间的差异情况，从而优化了决策结果，使得决策结果更加合理。

下面结合说明书附图对本发明实施例的方案进行详细描述。实施例一：

如图 2所示，为本发明实施例一提出的多目标决策方法步骤示意图，所述方法包括以下步骤：

步骤 21 ,构造以任意两个评价属性之间的相对重要度为元素的判断矩阵。本发明实施例提出的多目标决策方法采用的算法为层次分析法。

在进行多目标决策时，首先需要建立层次结构，将与决策有关的元素分解为目标层、评价层和候选方案层，如图 1 所示。其中，目标层指明了决策的目标是什么，即决策想要实现什么目的；评价层列出了用来评价候选方案的各评价属性；候选方案则列出了所有可能的候选方案。多目标决策过程实际上是一个为了实现决策目标，根据各评价属性，在各候选方案中选择最优方案的过程。

在多目标决策时，存在多个评价属性，对于决策目标来说，各评价属性的重要性可能不同，因此需要在建立层次结构后，站在决策目标的角度，考虑评价属性之间的相对重要性，构造以任意两个评价属性之间的相对重要度为元素的判断矩阵。其中，若两个评价属性为评价属性 i和评价属性 j , 则评价属性 i和评价属性 j之间的相对重要度包含：评价属性 i相对于评价属性 j 的相对重要度和评价属性 j相对于评价属性 i的相对重要度。

在构造判断矩阵时，将评价属性两两对比，评估任意两个评价属性之间的相对重要程度，根据预先建立的评估尺度表，确定任一评价属性 i相对于任一评价属性 j的相对重要程度的评估尺度 _Cij , 该评估尺度 _Cij即为评价属性 i相对于评价属性 j的相对重要度，评价属性 j相对于评价属性 i的相对重要度 _Cji为的倒数，即 _Cjl =丄。预先建立的评估尺度表可以如表 1所示。评估尺度相对重要程度

1 同等重要

2 介于同等重要和稍微重要之间

3 稍微重要

4 介于稍微重要和重要之间

5 重要

6 介于重要和很重要之间

7 很重要

8 介于很重要和绝对重要之间

9 绝对重要例如，评价属性 1相对于评价属性 2的相对重要程度为稍微重要，则评价属性 1相对于评价属性 2的相对重要度 c₁₂为 3,而评价属性 2相对于评价属性 1的相对重要度 c₂₁为 1/3。

若评价属性的个数为 N, 则可以得到 NxN的判断矩阵 C =( )_ΝχΝ , 如表 2 所示。

表 2:

判断矩阵 =( )_ΝΧΝ应满足如下特性:

( i) ^Cii⁼¹; (ii) ¾^>0;

1

(iii) « ( i j=l2--- N )

步骤 22, 针对任一评价属性，确定每个候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度。

在多目标决策时，存在多个候选方案和多个评价属性，每个候选方案针对每个评价属性均存在对应的属性值，可得到如表 3 所示的属性值矩阵

. (^aij )

表 3:

为候选方案 i针对评价属性 j的属性值， M为候选方案的数量， N为评价属性的数量。

为了减少计算量，加快多目标决策的速度，本发明实施例一提出，可以对各属性值进行归一化处理。具体的：

评价属性可以分为利益型属性和成本型属性，利益型属性的属性值越大，对实现决策目标越有利，而成本型属性的属性值越小，对实现决策目标越有利。

对于利益型属性，可以采用公式（1)对属性值进行归一化：对于成本型属性，可以采用公式（2 )对属性值进行归一化：

其中，为对进行归一化后的属性值； a _{i max}为最大的属性值； a_{i min}为最小的属性值。

需要说明的是，对属性值进行归一化处理是一个可选的步骤，可以对属性值进行归一化处理后再确定各属性值对应的离散度，也可以不对属性值进行归一化处理，直接确定各属性值对应的离散度。

考虑到各候选方案针对某评价属性的属性值的差别非常大时，各候选方案所对应的效果也可能存在较大的差别，本发明实施例一提出，在根据判断矩阵确定各评价属性的相对权重值之前，先确定每个候选方案针对每个评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度，然后根据确定出的离散度对判断矩阵中的各元素进行调整。属性值的离散度能够表征属性值在所属的评价属性对应的各属性值中的差异程度。

在本步骤 22中，针对任一评价属性，分别执行下述操作：确定每个候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度。参照表 3 , 在矩阵 Α= ( )_ΜχΝ中，针对任一评价属性 j , 分别确定每个候选方案 i 针对评价属性 j的属性值在该评价属性 j对应的各属性值（ _aij、 a_{2 j} _{ai j} a_Mj ) 中的离散度。

具体的，在确定每个候选方案针对某评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度时，首先确定该评价属性对应的各属性值的平均值和标准方差，然后针对任一候选方案，分别执行下述操作：根据该候选方案针对该评价属性的属性值、该评价属性对应的各属性值的平均值和标准方差，确定该候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度。

其中，通过下述公式（3 )确定评价属性对应的各属性值的平均值，通过下述公式（4 )确定评价属性对应的各属性值的标准方差:

M

_ ∑¾

( 3 )

M

在公式（3 )和公式（4 ) 中，为评价属性 j对应的各属性值的平均值；为候选方案 i针对评价属性 j的属性值； M为候选方案的数量； Sj为评价属性 j对应的各属性值的标准方差。

可以但不限于通过下述公式（5 )确定候选方案针对评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度：

在公式（ 5 )中，为候选方案 i针对评价属性 j的属性值在评价属性 j 对应的各属性值中的离散度。

确定出各属性值对应的离散度后，可以得到如表 4 所示的离散度矩阵

0

表 4:

步骤 23 , 将评价属性两两组合，针对任一候选方案，根据该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度。根据属性值的离散度调整判断矩阵时，需要先将评价属性两两组合，然后针对任一候选方案，分别执行下述操作：

从评价属性的组合中，选取一个组合，然后根据该候选方案针对该组合中的两个评价属性的属性值的离散度，调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度，重复执行上述操作，直至选取完所有组合。

较优的，根据候选方案针对组合中的两个评价属性的属性值的离散度，调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度时，可以先比较该候选方案针对组合中两个评价属性的属性值的离散度，然后根据比较结果，确定对该组合中两个评价属性之间的相对重要度进行调整时的调整值，根据确定出的调整值，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度。

若评价属性的组合为评价属性 m和评价属性 n的组合，候选方案 i针对评价属性 m的属性值的离散度为 , 候选方案 i针对评价属性 n的属性值的离散度为，比较与若 < ，则可以通过下述公式（6 )确定对评价属性 m和评价属性 n之间的相对重要度进行调整时的调整值：

^SteP ( 6 ) 其中， ^Δ™为对评价属性 m和评价属性 n之间的相对重要度进行调整时的调整值； ^{fl(X 1}"为向下取整运算； ^SteP为预设的调整步长。 ^SteP可以进行设置，例如可以设置为 0.5。

将评价属性的组合中的两个评价属性分别称为第一评价属性和第二评价属性，由于第一评价属性和第二评价属性之间的相对重要度包含：第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度和第二评价属性相对于第一评价属性的相对重要度，根据确定出的调整值对第一评价属性和第二评价属性之间的相对重要度进行调整时，需要对上述两个相对重要度分别进行调整，具体的：若该候选方案针对该组合中第一评价属性的属性值的离散度小于针对该组合中的第二评价属性的属性值的离散度，则在第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度的分子上增加确定出的所述调整值，然后根据调整后的第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度，调整第二评价属性相对于第一评价属性的相对重要度，使第二评价属性相对于第一评价属性的相对重要度为调整后的第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度的倒数。若候选方案 i针对评价属性 m的属性值的离散度为 , 候选方案 i针对评价属性 n的属性值的离散度为，且比较得到 < ，则在评价属性 m相对于评价属性 n的相对重要度 c 的分子上增加确定出的调整值八皿，得到， c, _ 1 然后将评价属性 n相对于评价属性 m的相对重要度^调整为

例如，评价属性 1相对于评价属性 2的相对重要度 c₁₂为 5 , 评价属性 2 相对于评价属性 1的相对重要度 c₂₁为 1/5 , Step为 0.5 ,候选方案 1针对评价属性 1的属性值的离散度 d_u为 0.6 ,候选方案 1针对评价属性 2的属性值的离散度 d₁₂为 -0.8 , 比较得到 d₁₂ < d_u , 因此根据公式（6 ), 可以计算得到调整值 Δ₂₁为 2 , 在评价属性 2相对于评价属性 1的相对重要度 c₂₁的分子上加上 2 , 得到调整后的 ^为 3/5 ,然后将评价属性 1相对于评价属性 2的相对重要度 c₁₂调整为

调整后的各相对重要度组成了调整后的判断矩阵 Dynamic C = (c _NxN。步骤 24 ,根据调整后的判断矩阵及各候选方案针对各评价属性的属性值，确定各候选方案的评价值，并根据各候选方案的评价值，在各候选方案中进行决策。

根据调整后的判断矩阵 Dynamic C确定各候选方案的评价值时，首先确定调整后的判断矩阵 Dynamic C的最大特征值皿，最大特征值皿对应的特征列向量为 W = (_Wj )_Nxl , W = (_Wj )_Nxl中的各元素即为各评价属性的相对权重值。然后，通过下述公式（7 )确定各个候选方案的评价值： fitness_i =

在公式（ 7 ) 中， fitness,为候选方案 i的评价值； _aij为候选方案 ί针对评价属性 j的属性值； _Wj为评价属性 j的相对权重值。

确定出各候选方案的评价值后，可以选择评价值最大的候选方案作为最优方案。

此外，本发明实施例一还提出，在根据调整后的判断矩阵确定各评价属性的相对权重值之前，还可以对调整后的判断矩阵进行一致性检验，具体步骤如下：

步骤 1, 通过下述公式（ 8 )计算一致性指标 CI；

CI=^^ (8) N-1 其中，皿为调整后的判断矩阵 Dynamic C的最大特征值； N 为评价属性的个数。

步骤 2, 在预先建立的评价属性的个数 N与平均随机一致性指标 RI之间的对应关系，查找对应的 K; 评价属性的个数 N与平均随机一致性指标 RI之间的对应关系如表 5所表 5: 步骤 3, 通过下述公式（9)计算一致性比例 CR;

CI

CR =—

RI (9) 步骤 4, 当 CR<0.10时，确认调整后的判断矩阵！^^¹^ ^C通过了一致性检验，否则需要对调整后的判断矩阵 D^a^c ^C进行适当修正。

本发明实施例一中，由于根据属性值的离散度对判断矩阵进行了调整，因此根据调整后的判断矩阵得到的评价属性的相对权重值就能够体现出各候选方案针对同一评价属性的属性值之间的差异程度，那么根据评价属性的相对权重值进行决策时，就不仅能够考虑到评价属性的属性值的大小，也会考虑到评价属性对应的各属性值之间的差异情况，从而优化了决策结果，使得决策结果更加合理。

需要注意的是，本发明实施例一提出的多目标决策方法可以应用于通信领域，例如，将本发明实施例一提出的多目标决策方法应用在 Traffic steering 时确定 UE所接入小区的过程中，或者应用在 UE释放业务时确定所接入小区的过程中。

下面介绍三种典型的应用场景。

实施例二：

应用场景 1 , UE进行语音业务时，在 Traffic Steering过程中，需要在支持不同的 RAT的各候选小区中选择所接入的小区。

在该应用场景中，进行多目标决策的决策目标为 UE进行语音业务时，选择最合适的接入小区；

各候选方案为支持不同 RAT的各候选小区；

评价属性包含下述属性中的至少两种属性：

小区的 RAT支持情况；小区的信道质量；小区的剩余可用的语音资源；小区综合性能；小区的语音切换时延。

其中，上述各属性的具体含义如表 6所示。

表 6:

这里的资源指的是与语音相关的资源，如

GSM下的业务信道。小区综合性能该小区当前的综合性能。语音业务在该小区中的平均切换时语音切换时延

延

下面介绍该应用场景中的多目标决策方法的具体步骤。步骤 1 ,首先构造以任意两个评价属性之间的相对重要度为元素的判断矩阵，若评价属性为小区的 RAT支持情况、小区的信道质量、小区的剩余可用的语音资源、小区综合性能和小区的语音切换时延，则构造的判断矩阵为 5x5 的矩阵，如表 7所示。

表 7:

步骤 2,对候选小区针对评价属性的属性值进行归一化处理，得到属性值矩阵。

在该应用场景中，利益型属性为信道质量、剩余可用的语音资源和小区综合性能，因此对应的属性值可以采用上述公式（1 )进行归一化处理；

成本型属性为语音切换时延，因此对应的属性值可以采用上述公式（2 ) 进行归一化处理。

由于 RAT支持情况的属性值一般为 0或 1 , 因此可以不进行归一化处理。设候选小区包含支持 LTE的候选小区 1、支持 UMTS的候选小区 2以及支持 GSM的候选小区 3 , 由归一化处理后的属性值组成的属性值矩阵为 3x5 的矩阵，如表 8所示。

表 8:

步骤 3 ,针对任一评价属性，确定每个候选小区针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度，得到离散度矩阵。

在表 8中，属性值对应的离散度为该属性值在对应属性列中的偏离度。其中，可以通过上述公式（5 )确定候选小区 i针对评价属性 j的属性值在评价属性 j对应的各属性值中的离散度 ^dij。

得到的离散度矩阵为 3x5的矩阵，如表 9所示。

表 9: 剩余可用

RAT支持小区综合语音切换信道质量的语音资

情况性能时延

源候选小区

d_n ^d12 d₁₃ ^d14 d₁₅ 1

候选小区

d21 ^d22 ^d23 ^d24 ^d25 2

候选小区

d₃₁ ^d32 d₃₃ ^d34 d₃₅ 3

步骤 4, 将评价属性两两组合，针对任一候选小区，根据该候选小区针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度。

其中，可以才艮据上述公式（6 )确定调整值，然后才艮据调整值，在判断矩阵中调整组合中两个评价属性之间的相对重要度。

若候选小区 1 针对评价属性 "RAT 支持情况" 的属性值对应的离散度 d_u=0.6,候选小区 1针对评价属性 "信道质量"的属性值对应的离散度 d₁₂ =-0.8, d₁₂ <d_n , 预设的调整步长 ^SteP =0.5 , 评价属性 "RAT支持情况"相对于评价属性 "信道质量" 的相对重要度 c₁₂ =5 , 评价属性 "信道质量" 相对于评价属性 "RAT支持情况" 的相对重要度 c₂₁=l/5 , 按照上述公式（6 )计算出的调整值

△₂₁= fl_oor(⁰'⁶- _ο(;⁰·⁸⁾)=2, 因此在相对重要度 c₂₁的分子上增加 Δ₂₁ ,得到调整后的相对重要度 =3/5 , 相应的，调整后的相对重要度 _Cl'₂ =5/3 步骤 5 , 根据调整后的判断矩阵及各候选小区针对各评价属性的属性值，确定各候选小区的评价值，并根据各候选小区的评价值，在各候选小区中选择 UE最合适的接入小区。在本步骤中，首先确定调整后的判断矩阵的最大特征值最大特征值 ^λ^对应的特征列向量中的各元素即为各评价属性的相对权重值，然后根据各评价属性的相对权重值及各候选小区针对各评价属性的属性值，确定各候选小区的评价值，将评价值最大的候选小区作为 UE最合适的接入小区。

实施例三：

应用场景 2, UE进行非保证比特率（ Non-Guaranteed Bit Rate, Non-GBR ) 业务时，在 Traffic Steering过程中，需要在支持不同的 RAT的各候选小区中选择所接入的小区。

在该应用场景中，进行多目标决策的决策目标为 UE进行 Non-GBR业务时，选择最合适的接入小区；

各候选方案为支持不同 RAT的各候选小区；

评价属性包含下述属性中的至少两种属性：

UE单位资源比特速率； UE可获得的资源单位数量；小区综合性能。其中，上述各属性的具体含义如表 10所示。

表 10:

小区综合性能该小区当前的综合性能< 下面介绍该应用场景中的多目标决策方法的具体步骤。

步骤 1 ,首先构造以任意两个评价属性之间的相对重要度为元素的判断矩阵，若评价属性为 UE单位资源比特速率、 UE可获得的资源单位数量和小区综合性能，则构造的判断矩阵为 3x3的矩阵，如表 11所示。

表 11 :

在该应用场景中，三个评价属性均为利益型属性，则对应的属性值均可以采用上述公式（1 )进行归一化处理。

设候选小区包含支持 LTE的候选小区 1、支持 UMTS的候选小区 2以及支持 GSM的候选小区 3 , 由归一化处理后的属性值组成的属性值矩阵为 3x3 的矩阵，如表 12所示。

表 12: UE单位资 UE可获得

小区综合

源比特速的资源单

性能

率位数量候选小区

³12 ^ai3

1

候选小区

a21 ³22 ^a23

2

候选小区

a31 ³32 ¾3

3

在表 12中，属性值对应的离散度为该属性值在对应属性列中的偏离度。其中，可以通过上述公式（5 )确定候选小区 i针对评价属性 j的属性值 ^a 在评价属性 j对应的各属性值中的离散度 ^d«。得到的离散度矩阵为 3x3的矩阵，如表 13所示。

表 13:

步骤 5 , 根据调整后的判断矩阵及各候选小区针对各评价属性的属性值，确定各候选小区的评价值，并根据各候选小区的评价值，在各候选小区中选择 UE最合适的接入小区。

在本步骤中，首先确定调整后的判断矩阵的最大特征值皿，最大特征值 ^λ^对应的特征列向量中的各元素即为各评价属性的相对权重值，然后根据各评价属性的相对权重值及各候选小区针对各评价属性的属性值，确定各候选小区的评价值，将评价值最大的候选小区作为 UE最合适的接入小区。

实施例四：

应用场景 3 , UE发起业务释放请求或网络侧发起业务释放指示时，需要在支持不同频点的各候选小区中选择所接入的小区。

在该应用场景中，进行多目标决策的决策目标为 UE进行业务释放时，选择最合适的接入小区；

各候选方案为支持不同频点的各候选小区；

评价属性包含下述属性中的至少两种属性：

小区当前负载；小区业务的综合接通率；小区业务的综合掉话率；小区业务的综合平均处理时延。

其中，上述各属性的具体含义如表 14所示。

表 14:

对于 GSM: 为使用时隙。

小区业务的综合接通率小区不同业务的平均接通率小区业务的综合掉话率小区不同业务的平均掉话率小区业务的综合平均处理时延小区业务的综合平均处理时延下面介绍该应用场景中的多目标决策方法的具体步骤。

步骤 1 ,首先构造以任意两个评价属性之间的相对重要度为元素的判断矩阵，若评价属性为小区当前负载、小区业务的综合接通率、小区业务的综合掉话率和小区业务的综合平均处理时延，则构造的判断矩阵为 4x4的矩阵， ^口表 15所示。

表 15:

延步骤 2,对候选小区针对评价属性的属性值进行归一化处理，得到属性值矩阵。

在该应用场景中，利益型属性为小区业务的综合接通率，因此对应的属性值可以采用上述公式（1 )进行归一化处理；

成本型属性为小区当前负载、小区业务的综合掉话率和小区业务的综合平均处理时延，因此对应的属性值可以采用上述公式（2 )进行归一化处理。

设候选小区包含支持频点 A的候选小区 1、支持频点 B的候选小区 2以及支持频点 C的候选小区 3, 由归一化处理后的属性值组成的属性值矩阵为 3x4的矩阵，如表 16所示。

表 16:

步骤 3,针对任一评价属性，确定每个候选小区针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度，得到离散度矩阵。

在表 16中，属性值对应的离散度为该属性值在对应属性列中的偏离度。其中，可以通过上述公式（5 )确定候选小区 i针对评价属性 j的属性值 ^a 在评价属性 j对应的各属性值中的离散度。

得到的离散度矩阵为 3x4的矩阵，如表 17所示。

表 17:

在本步骤中，首先确定调整后的判断矩阵的最大特征值皿，最大特征值 ^λ^对应的特征列向量中的各元素即为各评价属性的相对权重值，然后根据各评价属性的相对权重值及各候选小区针对各评价属性的属性值，确定各候选小区的评价值，将评价值最大的候选小区作为 UE最合适的接入小区。实施例五：

本发明实施例五描述了一种与实施例一属于同一发明构思下的多目标决策装置，如图 3所示，所述多目标决策装置包括：

判断矩阵构造单元 31 , 用于构造以任意两个评价属性之间的相对重要度为元素的判断矩阵；

离散度确定单元 32 , 用于针对任一评价属性，确定每个候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度；

重要度调整单元 33 , 用于将评价属性两两组合，针对任一候选方案，根据该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度；

评价值确定单元 34 ,用于根据重要度调整单元 33调整后的判断矩阵及各候选方案针对各评价属性的属性值，确定各候选方案的评价值；

决策单元 35 , 用于根据各候选方案的评价值，在各候选方案中进行决策。进一步地，所述离散度确定单元 32具体包括：

进一步地，所述离散度确定子单元通过下述方式确定候选方案针对评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度：

其中，为候选方案 i针对评价属性 j的属性值在评价属性 j对应的各属性值中的离散度；为候选方案 i针对评价属性 j的属性值；为评价属性 j 对应的各属性值的平均值； Sj为评价属性 j对应的各属性值的标准方差。进一步地，所述重要度调整单元 33具体包括：

进一步地，所述调整值确定子单元通过下述方式确定对该组合中两个评价属性之间的相对重要度进行调整时的调整值：

若 ^dim < ^d- , 则 Δ醫 =floor (^din _ ^dim )

™ Step 其中，为候选方案 i针对评价属性 m的属性值的离散度；为候选方案 i针对评价属性 n的属性值的离散度； ^Δ™为对评价属性 m和评价属性 n之间的相对重要度进行调整时的调整值； ^SteP为预设的调整步长。

进一步地，所述重要度调整子单元，具体用于在该候选方案针对该组合中第一评价属性的属性值的离散度小于针对该组合中的第二评价属性的属性值的离散度时，在第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度的分子上增加确定出的所述调整值；根据调整后的第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度，调整第二评价属性相对于第一评价属性的相对重要度。

实施例六：

本发明实施例六描述了另一种与实施例一属于同一发明构思下的多目标决策装置，如图 4所示，所述多目标决策装置包括：

存储器 41 , 用于存储任一候选方案针对任一评价属性的属性值以及任意两个评价属性之间的相对重要度；

处理器 42, 用于构造以任意两个评价属性之间的相对重要度为元素的判断矩阵；针对任一评价属性，确定每个候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度；将评价属性两两组合，针对任一候选方案，根据该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度；根据调整后的判断矩阵及各候选方案针对各评价属性的属性值，确定各候选方案的评价值；根据各候选方案的评价值，在各候选方案中进行决策。

进一步地，所述处理器 42 , 具体用于针对任一评价属性，确定该评价属性对应的各属性值的平均值和标准方差；针对任一候选方案，根据该候选方案针对该评价属性的属性值、该评价属性对应的各属性值的平均值和标准方差，确定该候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度。

进一步地，所述所述处理器 42通过下述方式确定候选方案针对评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度：

进一步地，所述处理器 42 , 具体用于针对任一候选方案，比较该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度；根据比较结果，确定对该组合中两个评价属性之间的相对重要度进行调整时的调整值；根据确定出的调整值，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度。

进一步地，所述处理器 42通过下述方式确定对该组合中两个评价属性之间的相对重要度进行调整时的调整值：

若 ^dim < ^d- , )

进一步地，所述处理器 42, 具体用于在该候选方案针对该组合中第一评价属性的属性值的离散度小于针对该组合中的第二评价属性的属性值的离散度时，在第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度的分子上增加确定出的所述调整值；根据调整后的第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度，调整第二评价属性相对于第一评价属性的相对重要度。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、 CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和 /或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和 /或方框图中的每一流程和 /或方框、以及流程图和 /或方框图中的流程和 /或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非持续性的电脑可读媒体

(transitory media) , :¾口调制的数据信号和载波。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

权利要求

1、一种多目标决策方法，其特征在于，所述方法包括：

构造以任意两个评价属性之间的相对重要度为元素的判断矩阵；针对任一评价属性，确定每个候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度；

将评价属性两两组合，针对任一候选方案，根据该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度；

根据调整后的判断矩阵及各候选方案针对各评价属性的属性值，确定各候选方案的评价值，并根据各候选方案的评价值，在各候选方案中进行决策。

2、如权利要求 1所述的方法，其特征在于，确定每个候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度，具体包括：

确定该评价属性对应的各属性值的平均值和标准方差；

针对任一候选方案，根据该候选方案针对该评价属性的属性值、该评价属性对应的各属性值的平均值和标准方差，确定该候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度。

3、如权利要求 2所述的方法，其特征在于，通过下述方式确定候选方案针对评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度：

其中，为候选方案 i针对评价属性 j的属性值在评价属性 j对应的各属性值中的离散度；为候选方案 i针对评价属性 j的属性值；为评价属性 j 对应的各属性值的平均值； Sj为评价属性 j对应的各属性值的标准方差。

4、如权利要求 1~3中任一权利要求所述的方法，其特征在于，根据该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度，具体包括：比较该候选方案针对组合中两个评价属性的属性值的离散度；根据比较结果，确定对该组合中两个评价属性之间的相对重要度进行调整时的调整值；

根据确定出的调整值，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度。

5、如权利要求 4所述的方法，其特征在于，通过下述方式确定对该组合中两个评价属性之间的相对重要度进行调整时的调整值：

若 ^dim < ^d- , 则 Δ醫 =floor (^din _ ^dim )

™ Step 其中，为候选方案 i针对评价属性 m的属性值的离散度；为候选方案 i针对评价属性 n的属性值的离散度； ^Δ™为对评价属性 m和评价属性 n之间的相对重要度进行调整时的调整值； ^SteP为预设的调整步长。

6、如权利要求 4或 5所述的方法，其特征在于，根据确定出的调整值，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度，具体包括：若该候选方案针对该组合中第一评价属性的属性值的离散度小于针对该组合中的第二评价属性的属性值的离散度，则在第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度的分子上增加确定出的所述调整值；

根据调整后的第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度，调整第二评价属性相对于第一评价属性的相对重要度。

7、如权利要求 1~6任一权利要求所述的方法，其特征在于，进行多目标决策的决策目标为用户终端进行语音业务时，选择最合适的接入小区；

各候选方案为支持不同无线接入技术的各候选小区；

评价属性包含下述属性中的至少两种属性：

小区的无线接入技术支持情况；

小区的信道质量；

小区的剩余可用的语音资源；

小区综合性能；小区的语音切换时延。

8、如权利要求 1~6任一权利要求所述的方法，其特征在于，进行多目标决策的决策目标为用户终端进行非保证比特率业务时，选择最合适的接入小区；

各候选方案为支持不同无线接入技术的各候选小区；

评价属性包含下述属性中的至少两种属性：

用户终端单位资源比特速率；

用户终端可获得的资源单位数量；

小区综合性能。

9、如权利要求 1~6任一权利要求所述的方法，其特征在于，进行多目标决策的决策目标为用户终端进行业务释放时，选择最合适的接入小区；

各候选方案为支持不同频点的各候选小区；

评价属性包含下述属性中的至少两种属性：

小区当前负载；

小区业务的综合接通率；

小区业务的综合掉话率；

小区业务的综合平均处理时延。

10、一种多目标决策装置，其特征在于，包括：

判断矩阵构造单元，用于构造以任意两个评价属性之间的相对重要度为元素的判断矩阵；

离散度确定单元，用于针对任一评价属性，确定每个候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度；

重要度调整单元，用于将评价属性两两组合，针对任一候选方案，根据该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度；

评价值确定单元，用于根据重要度调整单元调整后的判断矩阵及各候选方案针对各评价属性的属性值，确定各候选方案的评价值；决策单元，用于根据各候选方案的评价值，在各候选方案中进行决策。

11、如权利要求 10所述的装置，其特征在于，所述离散度确定单元具体包括：

平均值确定子单元，用于针对任一评价属性，确定该评价属性对应的各属性值的平均值和标准方差；

离散度确定子单元，用于针对任一候选方案，根据该候选方案针对该评价属性的属性值、该评价属性对应的各属性值的平均值和标准方差，确定该候选方案针对该评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度。

12、如权利要求 11所述的装置，其特征在于，所述离散度确定子单元通过下述方式确定候选方案针对评价属性的属性值在该评价属性对应的各属性值中的离散度：

其中，为候选方案 i针对评价属性 j的属性值在评价属性 j对应的各属性值中的离散度；为候选方案 i针对评价属性 j的属性值；为评价属性 j 对应的各属性值的平均值； Sj为评价属性 j对应的各属性值的标准方差。

13、如权利要求 10~12 中任一权利要求所述的装置，其特征在于，所述重要度调整单元具体包括：

离散度比较子单元，用于针对任一候选方案，比较该候选方案针对每个组合中两个评价属性的属性值的离散度；

调整值确定子单元，用于根据离散度比较子单元的比较结果，确定对该组合中两个评价属性之间的相对重要度进行调整时的调整值；

重要度调整子单元，用于根据调整值确定子单元确定出的调整值，在判断矩阵中调整该组合中两个评价属性之间的相对重要度。

14、如权利要求 13所述的装置，其特征在于，所述调整值确定子单元通过下述方式确定对该组合中两个评价属性之间的相对重要度进行调整时的调整值：

若 ^dim < ^d- , 则 Δ =floor (^din _ ^dim )

™ Step 其中，为候选方案 i针对评价属性 m的属性值的离散度；为候选方案 i针对评价属性 n的属性值的离散度； ^Δ™为对评价属性 m和评价属性 n之间的相对重要度进行调整时的调整值； ^SteP为预设的调整步长。

15、如权利要求 13或 14所述的装置，其特征在于，所述重要度调整子单元，具体用于在该候选方案针对该组合中第一评价属性的属性值的离散度小于针对该组合中的第二评价属性的属性值的离散度时，在第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度的分子上增加确定出的所述调整值；根据调整后的第一评价属性相对于第二评价属性的相对重要度，调整第二评价属性相对于第一评价属性的相对重要度。