CN112053042A - 动态构建效能评估体系的方法、系统、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

一种动态构建效能评估体系的方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：接收指标体系建立指令，新建指标体系的架构，指标体系包括系统效能指标体系；创建指标体系的各层级的指标，编辑各层级的指标间的相互关系，形成指标体系层级结构；编辑各指标的指标属性形成编辑后指标体系，在验证通过后获得创建的最终指标体系；基于从动态库中选择并导入的评估方法及最终指标体系的层级结构，设置最终指标体系中各层指标的权重，从动态库中选择设置各层指标的指标聚合算子；根据设置的各层指标的权重和指标聚合算子的计算规则，计算获得顶层指标的效能值，根据顶层指标的效能值获得效能评估结果。采用本方法能够高可用性和高效率地构建效能评估体系。

Description

动态构建效能评估体系的方法、系统、计算机设备及存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种动态构建效能评估体系的方法、动态构建效能评估体系的系统、计算机设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

效能评估是一项复杂的统计活动过程，同时也是一个定量思维过程，有其基本的评估运行体系。作为一项统计活动过程，系统效能评估是一个“定性-定量-定性”的辩证过程，其运行流程主要是：明确评估目标，构建评估指标体系，构建仿真模型、解算评估指标，建立评估模型，进行系统效能评估，置信水平分析，以及给出评估结果、提出改进建议。实际业务中在构建效能评估的指标体系时，如何确定评估指标、指标上下级关系、规范化方式、赋权方式、聚合方式都是一个复杂的过程，一般都需要相关专家根据相关经验和实验论证最终确定，具有一定的主观性。正是由于这种主观性，导致指标体系的确定是一个反复的过程，每一次实验论证、专家讨论都会变更指标体系。传统方式中，是将指标体系固化于代码，软件指标和模型数据、评估算子之间都是固定关联，从而导致软件需求和软件代码需要频繁变更，导致软件可用性低且效率低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种动态构建效能评估体系的方法、动态构建效能评估体系的系统、计算机设备以及计算机可读存储介质。

一种动态构建效能评估体系的方法，所述方法包括：

接收指标体系建立指令，新建指标体系的架构，所述指标体系包括系统效能指标体系；

基于评估方案，创建所述指标体系的各层级的指标，并编辑各层级的指标间的相互关系，形成指标体系层级结构；

编辑各所述指标的指标属性，形成编辑后指标体系，并在验证通过后获得创建的最终指标体系；

基于从动态库中选择并导入的评估方法，以及所述最终指标体系的层级结构，设置所述最终指标体系中各层指标的权重，并从所述动态库中选择设置各层指标的指标聚合算子；

根据设置的各层指标的权重和所述指标聚合算子的计算规则，计算获得顶层指标的效能值，并根据顶层指标的效能值获得效能评估结果。

一种动态构建效能评估体系的系统，所述系统包括：

体系架构创建模块，用于接收指标体系建立指令，新建指标体系的架构，所述指标体系包括系统效能指标体系；

指标创建模块，用于基于评估方案，创建所述指标体系的各层级的指标，并编辑各层级的指标间的相互关系，形成指标体系层级结构；

指标编辑模块，用于编辑各所述指标的指标属性，形成编辑后指标体系，并在验证通过后获得创建的最终指标体系；

体系指标设置模块，用于基于从动态库中选择并导入的评估方法，以及所述最终指标体系的层级结构，设置所述最终指标体系中各层指标的权重，并从所述动态库中选择设置各层指标的指标聚合算子；

效能计算模块，用于根据设置的各层指标的权重和所述指标聚合算子的计算规则，计算获得顶层指标的效能值，并根据顶层指标的效能值获得效能评估结果。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。

基于如上所述的本申请实施例的方案，通过预设设置相关的评估方法以及指标聚合算子等，并存储在动态库中，在构建效能评估体系时，基于所创建的指标体系，可以直接从动态库中选择并导入所需要的评估方法以及指标聚合算子等，并在此基础上计算获得效能值，获得效能评估结果，从而，效能指标和模型数据、评估算子等之间无需紧密关联，在需要构件效能评估体系时从动态库中选用即可，从而无需频繁变更软件需求和软件代码，软件可用性高，且构建效能评估体系的效率高。

附图说明

图1为一个实施例中的动态构建效能评估体系的方法的流程示意图；

图2为一个实施例中入库规范化算子的界面示意图；

图3为一个实施例中选择入库的规范化算子的界面示意图；

图4为一个实施例中编辑规范化算子的界面示意图；

图5为一个实施例中构建的指标体系架构的界面示意图；

图6为一个实施例中底层指标的属性显示界面的示意图；

图7为一个实施例中编辑底层指标的函数匹配属性的界面示意图；

图8为一个实施例中编辑底层指标的关联模型属性的界面示意图；

图9为一个实施例中编辑底层指标的规范化算子属性的界面示意图；

图10为一个实施例中上层指标的属性显示界面的示意图；

图11为一个实施例中编辑上层指标的赋权算子属性的界面示意图；

图12为一个实施例中编辑上层指标的聚合算子属性的界面示意图；

图13为一个实施例中分析结果的界面示意图；

图14为一个实施例中动态构建效能评估体系的系统的结构框图；

图15为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例的方案，可以应用于各种需要构建效能评估体系、并基于构建的效能评估体系，进行效能评估的应用场景中。例如，用户通过终端创建动态库，并将该动态库存储于终端本地，或者存储于服务器。在需要构建效能指标评估体系的过程中，通过访问终端本地或者存储于服务器的动态库，选择并导入需要的评估方法、相关算子等，以创建实际的效能评估指标体系。

如图1所示，一个实施例中的动态构建效能评估体系的方法，应用于用户终端，包括下述步骤S10至步骤S50。

步骤S10：接收指标体系建立指令，新建指标体系的架构，所述指标体系包括系统效能指标体系。

其中，指标体系建立指令，是指示新建一个新的指标体系的指令，用以建立一个新的评估方案的指标体系。在接收到指标体系建立指令后，新建一个指标体系的架构。指标体系是效能评估分析系统的核心。指标是根据研究的对象和目的，能够确定的反应研究对象某一情况的特征依据。

架构中的指标体系，包括系统效能性能指标。系统效能性能指标，是系统完成给定任务所达到程度的量度，是评价比较系统效能的具体尺度。一个实施例中，架构中的指标体系，还可以包括作战效能指标，作战效能指标是关于敌对双方相互作用结果的定量描述。

一个实施例中，在上述步骤S10之前，还可以包括步骤：

准备各评估算子，评估算子包括：指标规范化算子、指标赋权算子、指标聚合算子，并设计各评估算子的接口后，将各评估算子存储到动态库。

通过设计各评估算子的接口并存储到动态库，实现各评估算子的插件化，便于在构建效能评估体系的过程中，对评估算子采用插件的方式进行添加和删除，而不用将其固化于代码，便于算子的扩展。

一个实施例中，在上述步骤S10之前，还可以包括步骤：

准备各评估方法，并设计各评估方法的接口后，将各评估方法存储到动态库；一个实施例中，所涉及的评估方法可以包括：层次分析法、模糊综合评判法、灰色层次评估法、基于SCA的探索性评估方法等方法中的一种或多种，也可以包含其他的评估方法。

通过设计各评估方法的接口并存储到动态库，实现各评估方法的插件化，便于在构建效能评估体系的过程中，采用插件的方式动态选择需要使用的评估方式，而不用将其固化于代码，便于评估方法的扩展。

步骤S20：基于评估方案，创建所述指标体系的各层级的指标，并编辑各层级的指标间的相互关系，形成指标体系层级结构。

具体地，可以根据具体的评估方案，针对每个指标体系，例如系统效能性能指标和作战效能指标，分别创建其每一层级的指标，并确定指标间相互关系，从而形成指标体系的层级结构。在一个具体示例中，所形成在指标体系层级结构，可以是树状结构，即一对多的结构，每个指标都会有对应的其处于第几层级的信息。

步骤S30：编辑各所述指标的指标属性，形成编辑后指标体系，并在验证通过后获得创建的最终指标体系。

在编辑各指标的指标属性时，可以是对指标进行指标规范化处理、效能指标赋权、效能指标聚合等操作，定义每个指标相关属性，形成最终的指标体系。

基于上述指标体系层级结构，指标体系层级结构中的指标，可能是底层指标，也可能是上层指标。底层指标，是基本指标，是直接承担属性的指标，上层指标是聚合指标，是其需要对下层的多个下层指标进行聚合分析和计算，得到所承担属性的指标。

一个实施例中，编辑各所述指标的指标属性，形成编辑后指标体系，包括：

在所述指标为底层指标时，编辑所述指标的指标属性包括：编辑所述指标的基本属性、指标计算属性、模型关联、以及规范化算子；

在所述指标为上层指标时，编辑所述指标的指标属性包括：基本属性、关系属性、赋权算子、聚合算子。

具体地，在所述指标为底层指标时，编辑所述指标的指标属性包括：

在指标体系工作区选择指标体系标签页，在所述指标体系标签页选择待修改的目标底层指标，显示底层指标属性显示界面，所述底层指标属性显示界面显示所述目标底层指标的基本属性、关系属性、指标计算、模型关联、规范化算子以及外观。

在需要对基本属性进行编辑时，接收基本属性编辑指令，编辑所述目标底层指标的指标名称、指标类型、指标描述和指标单位中的至少一项，并在编辑所述指标名称时，在编辑结束后实时调整所述目标底层指标对应的指标图形。

在需要对指标计算进行编辑时，接收指标计算编辑指令，从已导入函数中选择与所述目标底层指标关联的匹配函数，并编辑选择的匹配函数的参数信息。

在需要对模型关联进行编辑时，接收模型关联编辑指令，选择已入库模型的输入/输出字段，选择的已入库模型的字段数量与所述匹配函数的输入数量一致。

在需要对规范化算子进行编辑时，接收规范化算子编辑指令，从动态库中选择与所述目标底层指标关联的规范化算子，并编辑选择的规范化算子的参数信息。

一个实施例中，在所述指标为上层指标时，编辑所述指标的指标属性包括：

在指标体系工作区选择指标体系标签页，在所述指标体系标签页选择待修改的目标上层指标，显示上层指标属性显示界面，所述上层指标属性显示界面显示所述目标上层指标的基本属性、关系属性以及外观。

在需要对基本属性进行编辑时，接收基本属性编辑指令，编辑所述目标上层指标的指标名称、指标描述和指标单位中的至少一种，并在编辑所述指标名称时，编辑结束后实时调整所述目标上层指标对应的指标图形。

一个实施例中，在已执行评估时，上层指标属性显示界面还可以显示所述目标上层指标的赋权算子和聚合算子。此时，在所述指标为上层指标时，编辑所述指标的指标属性，还可以进一步对赋权算子、聚合算子中的至少一种进行编辑。

在需要对赋权算子进行编辑时，接收赋权算子编辑指令，从动态库中选择与所述目标上层指标关联的赋权算子，输入选择的赋权算子的参数信息，并基于选择的赋权算子的参数信息那行计算，当计算获得的CR值满足矩阵一致性验证条件时，获得编辑的选择的赋权算子的参数信息。

在需要对聚合算子进行编辑时，接收聚合算子编辑指令，从动态库中选择与所述目标上层指标关联的聚合算子，编辑选择的聚合算子的参数信息。

在编辑结束形成编辑后指标体系后，可对编辑后指标体系进行验证，具体可以是进行完整性验证和一致性验证，验证通过后可获得创建的最终指标体系。

步骤S40：基于从动态库中选择并导入的评估方法，以及所述最终指标体系的层级结构，设置所述最终指标体系中各层指标的权重，并从所述动态库中选择设置各层指标的指标聚合算子。

其中，预先实现了各种评估方法，以及各种评估方法的接口，将携带接口的各种评估方法存储到动态库，实现各评估方法的插件化。

步骤S50：根据设置的各层指标的权重和所述指标聚合算子的计算规则，计算获得顶层指标的效能值，并根据顶层指标的效能值获得效能评估结果。

一个实施例中，在获得效能评估结果之后，还可以进一步包括步骤：

将目标指标的指标值设置为各个不同的值，分别进行对应的计算，获得顶层指标的对应的效能值，根据目标指标的指标值与顶层指标对应的效能值的变化情况，获得目标指标对顶层指标的影响情况；

根据多个目标指标对顶层指标的影响情况，对所述评估方案进行调整。

基于如上所述的实施例，以下结合其中一个具体示例进行详细举例说明。

效能评估是一项复杂的统计活动过程，同时也是一个定量思维过程，有其基本的评估运行体系。作为一项统计活动过程，系统效能评估是一个“定性-定量-定性”的辩证过程，在本申请的实施例中，其运行流程主要是：明确评估目标，构建评估指标体系，构建仿真模型、解算评估指标，建立评估模型，进行系统效能评估，置信水平分析，给出评估结果、提出改进建议。

其中，明确评估目标，主要是汇集并明确评估实施单位对效能评估最基本、最重要的目标需求；并把这种需求转化为对所建效能仿真与评估系统的实体构成、功能和运行结果等方面的指标要求。明确评估目标有助于确定评估系统组成结构、功能以及各子系统在完成任务中的地位作用，进行对系统进行建模、计算与分析，使目标与知识(信息)、时间、费用协调。在针对作战系统进行效能评估的情况下，明确评估目标还有助于为武器系统效能评估指标选定提供依据，并且明确评估系统的主要输入输出。

构建评估指标体系，是进行效能评估的首要前提。进行效能评估的系统分析包括系统的构成分析、运行流程分析与效能度量的确定。系统的构成分析需要明确系统中各要素的构成、功能以及所要达到的战技指标；运行流程分析指明确系统运行的信息流、数据流，以及系统中各要素如何实施作战任务，如何达到目标。效能度量的指标，随不同效能评估问题、不同构成要素、不同作战阶段和不同使命任务所采用的方法也有所不同。构建指标体系作为进行效能评估的首要前提，包括明确评估对象、定义评估指标与规定评估条件等。评估指标体系构建好后，可以通过仿真模型的运行和演示来确定评估指标体系的合理性、可行性，进行修改、完善评估指标体系

构建仿真模型、解算评估指标，是指利用仿真的方法对系统效能进行评估，以作战系统的效能评估为例，需要构建武器系统的仿真模型以及与之相关的大量模型。仿真模型的精度和可信度直接影响仿真结果的正确性。解算评估指标的基本过程，主要包括：从指标模型库载入指标仿真计算模型；从实验结果及作战想定中载入仿真初始化数据；根据实际系统运行过程，实施仿真运算；将评估指标值存入指标结果数据库。

建立评估模型，进行系统效能评估时，结合建立的评估模型进行系统效能评估。系统效能评估是基于仿真的评估活动的最终目标。建立评估模型主要包括明确评估方法、选择评估方法的模型软件、建立系统效能评估模型等。进行效能评估的基本过程如下：从评估指标结果数据库载入指标数据；从评估模型库中选择评估模型；根据综合评估方法进行评估计算；记录综合评估结果数据。

置信水平分析，用以分析可信度。由于评估系统不可能准确的反映任务过程的所有细节，因此将对实际系统中的某些环节进行一些必要的假设，在不影响系统运行结果的前提下简化评估系统的设计与开发。置信水平分析包括指标计算置信水平和评估方法置信水平分析。指标计算置信水平依赖于仿真模型的真实度；评估方法置信水平依赖于方法的数学逻辑性。

给出评估结果、提出改进建议，是系统效能的最终目的，内容涵盖上述执行过程的主要方面。改进建议包括：评估指标的合理性和全面性；评估实施方案与评估目标关联的合理性；关键指标的合理性；评估活动与仿真模型、计算结果的关联性。

基于如上所述的评估流程，本申请实施例的执行方案中，需要先准备评估算子。

本申请系统提供统一的评估算子的接口，例如指标规范化接口、指标赋权接口、指标聚合接口。对应地，相关的指标规范化算子、指标赋权算子、指标聚合算子通过实现对应接口，采用插件的方式进行模型的添加和删除，而不用固化于代码，方便算子的扩展。

以规范化算子为例，一个实施例中将规范化算子入库时，可以包括如下步骤。选择资源区的算子标签页之后，打开如图2所示的规范化算子列表，并点击规范化算子列表中所选择的规范化算子(如图2所选择的效益型指标规范化算子)对应的新增规范化算子控件(如图2所示的效益型指标规范化算子右侧的

按钮，选择规范化算子动态库(DLL文件)文件路径(如图3所示)，在该路径可以选择一个或多个规范化算子，通过点击如图3所示的“打开”按钮等控件发出选择指令，选择的规范化算子可以预览导入的规范化算子的信息，以让用户明确该规范化算子的计算类型以及计算方式，如图4所示，在预览并核对确认无误后，可以通过点击如图4所示的“确定”按钮发出确认选择指令，将选择的规范化算子成功入库。入库成功后，可在算子列表显示该新入库的无案子。

针对其他的评估算子，例如聚合算子、赋权算子，其对应的入库方式可以与上述规范化算子的入库方式相。

在准备各评估算子并进行入库之后，可以准备各评估方法并进行入库。评估方法是评估的步骤、方式等等，一些实施例中，准备的评估方法可以包括基于极差分析的方法和基于方差分析的方法，例如层次分析法、模糊综合评判法、灰色层次评估法、基于SCA的探索性评估方法等。在准备各评估方法之后，可将各评估方法入库。

可以理解的是，上述准备评估算子和准备评估方法的过程可以不分先后顺序。此外，也可以是在构建效能评估体系的过程中，新增评估算子和新增评估方法，也可以是在构建效能评估体系的过程完成之后，新增评估算子和新增评估方法存储到动态库中，以应用于下一次的效能评估体系的构建。

上述准备工作完成之后，即可随时基于本申请实施例的方案，进行效能评估体系的构建。

在构建效能评估体系之前，需要构建评估方案。评估方案涉及评估的目标、针对该评估的目标所采用的配套的方法(例如待使用的评估方法)等等，以基于该评估方案构建具体的效能评估体系。可以理解的是，构建的评估方案，可以是以电子文件的方式存储在本申请方案涉及的系统中，也可以是通过其他的方式存在，只要用户在采用本申请方案构建效能评估体系时，知晓自己的或者所依据的评估方案即可。

具体在采用本申请实施例方案来构建效能评估体系时，首先需要构建指标体系。

在本申请实施例中，构建的指标体系中的指标包括系统效能指标，以应用于作战场景为例，构建的指标体系中的指标还包括作战效能指标。其中，系统效能指标，是系统完成给定任务所达到程度的量度，是评价比较系统效能的具体尺度。作战效能指标是关于敌对双方相互作用结果的定量描述，不仅可以用来说明武器装备系统效能和战斗结果之间的关系，而且可以评估武器装备系统的作战效能，确定一种兵力相对另一种兵力而言的作战效能。一个实施例中构件的指标体系的示意图如图5所示。

指标体系的构建，负责将一系列的指标根据相互联系组合起来，它能够综合的反映出评估对象各个方面的情况。其中，系统效能指标和作战效能指标的实现方式相同，主要就是评估角度的差异。以下以作战效能指标为例进行说明。

针对作战效能指标，可以通过建立树状结构的作战效能指标体系，提供增、删、改、剪切、黏贴等通用的指标体系编辑功能，实现指标体系动态构建。同时提供多种指标规范化模型，支持用户根据效能指标特性，选定规范化模型并进行模型参数设置，计算得到基本指标的规范化评分值。同时还可以提供主观和客观赋权方法，辅助用户对效能指标体系的所有指标进行权重分配；并提供常用的指标聚合方法，实现自下而上的作战效能指标聚合计算，实现作战效能评估。

具体地，构建指标体系时，可以包括如下步骤。

首先，在接收到指标体系建立指令时，例如在与指标体系相关的界面接收到用户通过点击新建按钮等发出的指标体系建立指令，根据评估方案中的研究的对象和目的，新建对应的指标体系。

其次，根据具体评估应用，创建每一层级的指标并确定指标间相互关系，形成指标体系层级结构。其中，指标层级结构指指标和指标之间的关系，本申请的一个实施例中可以采用树装结构(即一对多的结构)来体现指标与指标之间的关系，因此，指标体系确定后，每个指标都会有对应的指标层级。

接下来，编辑指标的指标属性，并对指标进行指标规范化处理、效能指标赋权、效能指标聚合等操作，定义每个指标相关属性，形成最终的指标体系。

对指标的指标属性的编辑，可以包括底层指标属性编辑和上层指标属性编辑。指标规范化处理，是指将不同的模型数据经过相关算法计算后得出一定范围(通常为1-100)的规范化取值。效能指标赋权是根据指标上下级关系和指标的重要程度，对指标进行量化赋值，某一指标的所有下级指标权重之和等于1。效能指标聚合是指如何由下层指标取值计算出上层指标取值的算法。

具体地，在编辑指标的指标属性时，考虑到按组成结构进行划分，指标体系的指标，可分为底层指标(基本指标)和上层指标(聚合指标)，因此，针对底层指标和上层指标的编辑，可以分别如下所述。

一个具体示例中，针对底层指标的编辑，可以采用下述方式进行。

首先，在指标体系工作区选择指标体系标签页，选择需要修改的底层指标(本申请的相关实施例中也称为目标底层指标)。可以通过各种可能的方式选择需要修改的底层指标，例如左键点击，可以理解，在其他实施例中，也可以通过其他的方式进行选择。

在选择目标底层指标后，属性区自动切换为显示所选择的底层指标的属性，其中包括该目标底层指标的基本属性、关系属性、指标计算、模型关联、规范化算子、外观等，如图6所示。其中，基本属性是该底层指标的基础属性，例如指标名称、指标类型、指标描述、指标单位等等。

关系属性是有关于该指标所在的层级以及与之关联的上级指标和下级指标的属性，即可以包括指标层级、上级指标列表和下级指标列表。应当理解的是，由于指标为底层指标，因此其下级指标列表为空。当对指标体系的层级结构做了改变，使得该指标从底层指标更换为上层指标后，则其下级指标列表会包含其对应的要聚合的指标所对应的列表的信息。

指标计算的属性，是有关于该目标底层指标相对应地函数匹配的信息，即该指标相匹配的函数的信息，如图6所示的函数3。

模型关联的属性，是有关于该目标底层指标关联的模型的信息，例如关联的长层指标的信息，如图6所示的底层指标关联的上层模型为历史。

规范化算子的属性，是有关于该目标底层指标采用的规范化算子的信息。

在对目标底层指标的基本属性进行编辑时，可以对基本属性中的指标名称、指标类型、指标描述、指标单位等进行编辑，其中，在指标名称、指标类型进行编辑时，在指标名称或者指标类型改变后，指标体系工作区显示的该底层指标的图形实时进行改变。

在对指标计算的属性进行编辑时，可以通过点击指标计算的函数匹配等选项，从已导入函数选择该底层指标关联的函数，并编辑该函数的参数信息，如图7所示，编辑完成后点击“确定”等按钮，完成对该指标计算的属性的编辑。

在对模型关联的属性进行编辑时，可以选择已入库模型的输入/输出字段，其中，关联的模型的字段数量必须与匹配的函数的输入数量一致，如图8所示，编辑完成后点击“确定”按钮，完成对模型关联的属性的编辑，其中，点击确定按钮后，关联的函数的计算结果实时改变。

在对规范化算子进行编辑时，可以通过点击“规范化算子”的选项，选择该指标关联的规范化算子，编辑规范化算子参数信息，如图9所示，点击“确定”按钮，完成规范化算子的编辑过程。其中，点击确定按钮完成编辑过程后，规范化化算子的规范化计算结果实时改变。

针对上层指标的编辑，可以采用下述方式进行。

首先，在指标体系工作区选择指标体系标签页，选择需要修改的上层指标(本申请的相关实施例中也称为目标上层指标)。可以通过各种可能的方式选择需要修改的上层指标，例如左键点击，可以理解，在其他实施例中，也可以通过其他的方式进行选择。

在选择目标上层指标后，属性区自动切换为显示所选择的上层指标的属性，其中包括该目标上层指标的基本属性、关系属性和外观。在指标体系已执行过评估的情况下，显示的目标上层指标的属性，还包括该上层指标的赋权算子、聚合算子的属性。

其中，基本属性是该上层指标的基础属性，例如指标名称、指标类型、指标单位、指标大小等等。

关系属性是有关于该目标上层指标所在的层级以及与之关联的上级指标和下级指标的属性，即可以包括指标层级、上级指标列表和下级指标列表。由于之前已经确定了各指标的层级结构以及指标与指标之间的层级关系，因此，关系属性可以设置为不可编辑状态。可以理解的是，若需要对实时调整指标之间的层级关系，也可以将关系属性设置为可编辑状态。

赋权算子的属性，是有关于该目标上层指标所采用的赋权算子的信息，聚合算子的属性，是有关于该目标上层指标所采用的聚合算子的信息。

在对目标上层指标的基本属性进行编辑时，可以对基本属性中的指标名称、指标描述、指标单位等进行编辑，其中，在对指标名称进行编辑时，在指标名称改变后，指标体系工作区显示的该目标上层指标的图形实时进行改变。

在对赋权算子的属性进行编辑时，可以选择该目标上层指标关联的赋权算子，打开该赋权算子的编辑界面，如图11所示，并输入该赋权算子的参数信息，可点击该界面中的“计算”等按钮，触发计算该赋权算子的计算结果并进行显示，例如计算获得该赋权算子的权重计算结果和一致性验证结果。获得的CR值(一致性验证结果)小于0.1时矩阵一致性验证通过，点击“确定”按钮，完成对该赋权算子的属性的编辑，其中，点击确定按钮后，关联的指标大小的计算结果实时改变。

在对聚合算子的属性进行编辑时，可以选择该目标上层指标关联的赋权算子，打开该赋权算子的编辑界面，如图12所示，编辑该目标上层指标关联的聚合算子的参数信息，例如算子名称和算子描述等，点击“确定”按钮，完成对聚合算子的属性的编辑，其中点击确定按钮后，与该聚合算子关联的指标大小的计算结果实时改变。

在编辑完成后，可对创建的指标体系验证，对指标体系的验证可以包括完整性验证和一致性验证，具体的验证方式可以采用任何可能的验证方式进行，在完整性验证和一致性验证均验证通过后，指标体系构建完成。一个具体示例中构建的指标体系的界面如图5所示。

在指标体系构建完成后，即可执行评估过程，具体评估过程的执行步骤，由采用的评估方法决定。以评估方法采用层次分析法为例，可以分2步进行评估执行，首先根据指标层级结构，自底而上设置每一层指标的权重，然后根据指标层级结构，自底而上设置每一层指标聚合算子。设置完成后，系统会根据权重分配和聚合算子计算规则，自底而上的计算每个指标的效能值，获取顶层指标，并根据效能值规则结合顶层指标进行判断，得出最终评价。以采用简单规则为例，可以是在获得的顶层指标为60分以下时表示差，60-70时表示较差，70-80时表示中等，80-90时表示良好，90-100时表示优秀。

在获得上述评估结果后，即可针对评估结果进行分析，并结合分析结果对对评估方案进行调整。

其中，对评估结果的分析，可以是针对指标进行分析，对指标的分析主要是计算评估方案中不同影响因素对各指标的影响程度，在本申请的实施例中，可以采用极差分析法和方差分析法等方法来进行分析。其中，极差分析是在不考虑实验误差的情况下，定量计算各影响因素对指标的影响程度。方差分析是引入实验误差，利用F分布检验，判别各影响因素对指标影响的显著程度。敏感性分析结果以分析图表、自然语言描述两种方式进行展示。

以图5创建的指标体系为例，需要分析哪个指标对作战方案优劣影响最明显，例如可以将“集中优势兵力”指标的指标值由0-100进行100次计算，然后观察作战方案优劣指标效能值的变化，然后再分别对其他的指标值进行同样的操作。然后根据作战方案优劣指标效能值的变化差异，分析出哪个指标对最终结果影响最大，从而得出从哪方面改进方案能达到最好的效果。一个实施例中获得的分析结果，可以是如图13，图13所示中表明，雷达探测距离指标对直升机机动作战影响最大，最大航程对直升机机动作战影响最小。

其中，方差分析法主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。

其中，单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。以作战系统为例，可以是例如分析不同的挂弹量对打击效果的影响，不同的气象环境对坦克机动速度的影响，这些问题都可以通过单因素方差分析得到答案。在进行单因素方差分析时，首先，可以是先明确观测变量和控制变量。例如，上述问题中的观测变量分别是打击效果、机动速度；控制变量分别为挂单量，气象环境。其次，剖析观测变量的方差。方差分析认为：观测变量值的变动会受控制变量和随机变量两方面的影响。据此，单因素方差分析将观测变量总的离差平方和分解为组间离差平方和和组内离差平方和两部分，用数学形式表述为：SST＝SSA+SSE。然后，通过比较观测变量总离差平方和各部分所占的比例，推断控制变量是否给观测变量带来了显著影响。基于单因素方差分析，在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，控制变量给观测变量带来了显著影响；反之，如果组间离差平方和所占比例小，则说明观测变量的变动不是主要由控制变量引起的，不可以主要由控制变量来解释，控制变量的不同水平没有给观测变量带来显著影响，观测变量值的变动是由随机变量因素引起的。

具体地，在一个具体示例中，在采用单因素方差分析方法进行分析时，可以包括如下步骤。首先，提出原假设：H0——无差异；H1——有显著差异，其次，选择检验统计量，具体地，可以采用F统计量作为，即F值检验。然后，计算检验统计量的观测值和相应的概率P值，最后，给定显著性水平并作出决策。

在完成上述单因素方差分析的基本分析后，可得到关于控制变量是否对观测变量造成显著影响的结论，还可以进一步的进行方差齐性检验和多重比较检验，还可以进行其他的校验。

其中，方差齐性校验是对控制变量不同水平下各观测变量总体方差是否相等进行检验。如上所述，控制变量不同、各水平下观测变量总体方差无显著差异是方差分析的前提要求。如果没有满足这个前提要求，就不能认为各总体分布相同。因此，有必要对方差是否齐性进行检验。一些实施例中，可以采用方差同质性(homogeneity of variance)检验方法进行方差齐性检验，其原假设是：各水平下观测变量总体的方差无显著差异。

多重比较检验利用了全部观测变量值，实现对各个水平下观测变量总体均值的逐对比较。如上所述，单因素方差分析的基本分析只能判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响。如果控制变量确实对观测变量产生了显著影响，进一步还应确定控制变量的不同水平对观测变量的影响程度如何，其中哪个水平的作用明显区别于其他水平，哪个水平的作用是不显著的，等等。例如，如果确定了下雨对坦克机动有显著影响，那么还需要了解小雨(24h降雨量小于10mm者)、中雨(24h降雨量10～25mm者)、大雨(或24h降雨量25～50mm者)、暴雨24h降雨量50～100mm)等不同降水量对坦克机动影响幅度是否有差异，其中那种将雨类型堆坦克机动速度作用不明显，那种降雨类型最不利于坦克机动作战等。掌握了这些重要信息有助于指挥员制定合理的作战方法，提高作战效果。

由于多重比较检验问题也是假设检验问题，因此也遵循假设检验的基本步骤。具体，可以采用如下方式进行。首先，构造检验统计量，可以采用LSD方法、S-N-K方法等方法构造检验统计量。LSD方法称为最小显著性差异(Least Significant Difference)法。其体现了其检验敏感性高的特点，即水平间的均值只要存在一定程度的微小差异就可能被检验出来。其利用全部观测变量值，而非仅使用某两组的数据，用于各总体方差相等的情况。S-N-K方法是一种有效划分相似性子集的方法。该方法适合于各水平观测值个数相等的情况，

进行的其他检验可以包括先验对比检验和趋势校验。一些实施例中，当在多重比较检验中，如果发现某些水平与另外一些水平的均值差距显著，如有五个水平，其中x1、x2、x3与x4、x5的均值有显著差异，就可以进一步分析比较这两组总的均值是否存在显著差异，即1/3(x1+x2+x3)与1/2(x4+x5)是否有显著差异。这种事先指定各均值的系数，再对其线性组合进行检验的分析方法称为先验对比检验。通过先验对比检验能够更精确地掌握各水平间或各相似性子集间均值的差异程度。趋势检验是在控制变量为定序变量时，分析随着控制变量水平的变化，观测变量值变化的总体趋势是怎样的，是呈现线性变化趋势，还是呈二次、三次等多项式变化。通过趋势检验，能够帮助人们从另一个角度把握控制变量不同水平对观测变量总体作用的程度。

多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。由于是研究多个因素对观测变量的影响，因此称为多因素方差分析。多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制因素的交互作用能否对观测变量的分布产生显著影响，进而最终找到利于观测变量的最优组合。例如：分析不同气象状况(雨、雪、雾等)、不同气象类型对坦克机动影响时，可将坦克机动速度作为观测变量。气象状况、气象类型作为控制变量，利用多因素方差分析方法，研究不同气象状况、不同气象类型是如何影响坦克机动作战的，并进一步研究出什么样的天气状况、什么样的天气类型最有利于坦克作战。

一些实施例中，利用多因素方差分析功能还能够对各控制变量不同水平下观测变量的均值是否存在显著差异进行比较，实现方式有两种，即多重比较检验和对比检验。多重比较检验的方法与单因素方差分析类似。对比检验可以采用单样本t检验的方法，它将控制变量不同水平下的观测变量值看做来自不同总体的样本，并依次检验这些总体的均值是否与某个指定的检验值存在显著差异。其中，检验值可以指定为以下几种：观测变量的均值(Deviation)、第一水平或最后一个水平上观测变量的均值(Simple)、前一水平上观测变量的均值(Difference)、后一水平上观测变量的均值(Helmert)。此外，多因素方差分析时，控制变量的交互作用，可以通过图形直观分析。

不论是单因素方差分析还是多因素方差分析，控制因素都是可控的，其各个水平可以通过人为的努力得到控制和确定。但在许多实际问题中，有些控制因素很难人为控制，但它们的不同水平确实对观测变量产生了较为显著的影响。例如，在研究坦克机动作战时，如果仅考虑气象状况、气象类型堆坦克机动的影响，不考虑不同地形、不同毁伤状态等因素而进行方差分析，显然是不全面的。因为事实上坦克在旱地、岩地机动速度快，在密林、泥地、居民地机动速度慢。不考虑这些因素进行分析可能会导致：坦克可能在大雨中机动速度比小雨中机动速度更快。

因此，在一些实施例中，还可以结合协方差分析方法来进行分析。协方差分析将人为很难控制的控制因素作为协变量，并在排除协变量对观测变量影响的条件下，分析控制变量(可控)对观测变量的作用，从而更加准确地对控制因素进行评价。协方差分析沿承方差分析的基本思想，在分析观测变量变差时，考虑了协变量的影响，人为观测变量的变动受四个方面的影响：即控制变量的独立作用、控制变量的交互作用、协变量的作用和随机因素的作用，并在扣除协变量的影响后，再分析控制变量的影响。

极差分析法简称R法，它包括计算和判断两个步骤，具体的原理与方差分析的相同，只是分析算法不同。其中，极差就是平均效果中最大值和最小值的差。有了极差，就可以找到影响最终作战效能的主要因素，并可以帮助我们找到最佳因素水平组合。例如依据极差的大小，就可以判断因素的主次。如图6所示的分析结果界面中，表明雷达探测距离指标对直升机机动作战影响最大，最大航程对直升机机动作战影响最小。

基于如上所述本申请实施例的方案，可以解决作战装备效能分析问题。

例如，采用指标规范化处理技术，实现对不同指标的不同取值空间，进行归一化处理。作战评估指标可分为效益型、成本型、中间型、偏离型4类。效益型指标的指标值越大越好，成本型指标的指标值越小越好，中间型指标的指标值在某个区间内最好，偏离型指标的指标值离某个区间越远越好。

再例如，采用主观赋权技术和客观赋权技术，确定各评估指标的相互重要程度。指标权重是指每项指标对总体目标实现的贡献程度，它反映了各指标在评估对象中价值地位系数。根据计算权重时原始数据的来源不同，可将权重分为主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法所采用的具体方法，可以包括专家咨询法、相对比较法、AHP法、德尔菲法、连环比率法等方法。客观赋权法所采用的具体方法，可以主要包括熵值法、拉开档次法、逼近理想点法、主成分分析法等方法。

再例如，在进行效能评估时，通常可以采用解析法、统计法、作战模拟法和多指标综合评价法等方法进行评估。对复杂的作战评估，其效能呈现出较为复杂的层次结构，有些高层次的效能指标与其下层指标直接虽相互影响，但无缺点的函数关系，这时只有通过对其下层指标进行综合处理后，才能评价其效能指标，例如采用层次分析法、专家评估法、灰色层次评估法、模糊综合评判法等等。

应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图14所示，提供了一种动态构建效能评估体系的系统，该系统可以采用软件模块或硬件模块，或者是二者的结合成为计算机设备的一部分，该系统具体包括：

体系架构创建模块10，用于接收指标体系建立指令，新建指标体系的架构，所述指标体系包括系统效能指标体系；

指标创建模块20，用于基于评估方案，创建所述指标体系的各层级的指标，并编辑各层级的指标间的相互关系，形成指标体系层级结构；

指标编辑模块30，用于编辑各所述指标的指标属性，形成编辑后指标体系，并在验证通过后获得创建的最终指标体系；

体系指标设置模块40，用于基于从动态库中选择并导入的评估方法，以及所述最终指标体系的层级结构，设置所述最终指标体系中各层指标的权重，并从所述动态库中选择设置各层指标的指标聚合算子；

效能计算模块50，用于根据设置的各层指标的权重和所述指标聚合算子的计算规则，计算获得顶层指标的效能值，并根据顶层指标的效能值获得效能评估结果。

一个实施例中，所述指标体系还包括作战效能指标，作战效能指标是关于敌对双方相互作用结果的定量描述。

一个实施例中，指标编辑模块30，包括：

底层指标编辑模块，用于在所述指标为底层指标时，编辑所述底层指标的指标属性，所述底层指标的指标属性包括：所述指标的基本属性、指标计算属性、模型关联、以及规范化算子；

上层指标编辑模块，用于在所述指标为上层指标时，编辑所述上层指标的指标属性，所述上层指标的指标属性包括：基本属性、关系属性、赋权算子、聚合算子。

一个实施例中，底层指标编辑模块，用于在指标体系工作区接收到选择指标体系标签页的指令，显示指标体系标签页，并在所述指标体系标签页接收到选择待修改的目标底层指标的指令，显示底层指标属性显示界面，所述底层指标属性显示界面显示所述目标底层指标的基本属性、关系属性、指标计算、模型关联、规范化算子以及外观。

一个实施例中，底层指标编辑模块，用于接收基本属性编辑指令，编辑所述目标底层指标的指标名称、指标类型、指标描述和指标单位中的至少一项，并在编辑所述指标名称时，在编辑结束后实时调整所述目标底层指标对应的指标图形。

一个实施例中，底层指标编辑模块，用于接收指标计算编辑指令，从已导入函数中选择与所述目标底层指标关联的匹配函数，并编辑选择的匹配函数的参数信息。

一个实施例中，底层指标编辑模块，用于接收模型关联编辑指令，选择已入库模型的输入/输出字段，选择的已入库模型的字段数量与所述匹配函数的输入数量一致。

一个实施例中，底层指标编辑模块，用于接收规范化算子编辑指令，从动态库中选择与所述目标底层指标关联的规范化算子，并编辑选择的规范化算子的参数信息。

一个实施例中，上层指标编辑模块，在指标体系工作区接收到选择指标体系标签页的指令，显示指标体系标签页，并在指标体系标签页接收到选择待修改的目标上层指标的指令时，显示上层指标属性显示界面，所述上层指标属性显示界面显示所述目标上层指标的基本属性、关系属性以及外观。

一个实施例中，上层指标编辑模块，接收基本属性编辑指令，编辑所述目标上层指标的指标名称、指标描述和指标单位中的至少一种，并在编辑所述指标名称时，编辑结束后实时调整所述目标上层指标对应的指标图形。

一个实施例中，上层指标编辑模块，在已执行评估时，所述上层指标属性显示界面还显示所述目标上层指标的赋权算子和聚合算子。

一个实施例中，上层指标编辑模块，还接收赋权算子编辑指令，从动态库中选择与所述目标上层指标关联的赋权算子，输入选择的赋权算子的参数信息，并基于选择的赋权算子的参数信息那行计算，当计算获得的CR值满足矩阵一致性验证条件时，获得编辑的选择的赋权算子的参数信息。

一个实施例中，上层指标编辑模块，还接收聚合算子编辑指令，从动态库中选择与所述目标上层指标关联的聚合算子，编辑选择的聚合算子的参数信息。

一个实施例中，所述系统还包括：

效能计算模块，用于将目标指标的指标值设置为各个不同的值，分别进行对应的计算，获得顶层指标的对应的效能值，根据目标指标的指标值与顶层指标对应的效能值的变化情况，获得目标指标对顶层指标的影响情况；

方案调整模块，用于根据多个目标指标对顶层指标的影响情况，对所述评估方案进行调整。

关于动态构建效能评估体系的系统的具体限定可以参见上文中对于动态构建效能评估体系的方法的限定，在此不再赘述。上述动态构建效能评估体系的系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图15所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种动态构建效能评估体系的方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图15中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

因此，在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各方法实施例中的步骤。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种动态构建效能评估体系的方法，所述方法包括：

接收指标体系建立指令，新建指标体系的架构，所述指标体系包括系统效能指标体系；

基于评估方案，创建所述指标体系的各层级的指标，并编辑各层级的指标间的相互关系，形成指标体系层级结构；

编辑各所述指标的指标属性，形成编辑后指标体系，并在验证通过后获得创建的最终指标体系；

基于从动态库中选择并导入的评估方法，以及所述最终指标体系的层级结构，设置所述最终指标体系中各层指标的权重，并从所述动态库中选择设置各层指标的指标聚合算子；

根据设置的各层指标的权重和所述指标聚合算子的计算规则，计算获得顶层指标的效能值，并根据顶层指标的效能值获得效能评估结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指标体系还包括作战效能指标，作战效能指标是关于敌对双方相互作用结果的定量描述。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，编辑各所述指标的指标属性，形成编辑后指标体系，包括：

在所述指标为底层指标时，编辑所述指标的指标属性包括：编辑所述指标的基本属性、指标计算属性、模型关联、以及规范化算子；

在所述指标为上层指标时，编辑所述指标的指标属性包括：基本属性、关系属性、赋权算子、聚合算子。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述指标为底层指标时，编辑所述指标的指标属性包括：

在指标体系工作区选择指标体系标签页，在所述指标体系标签页选择待修改的目标底层指标，显示底层指标属性显示界面，所述底层指标属性显示界面显示所述目标底层指标的基本属性、关系属性、指标计算、模型关联、规范化算子以及外观；还包括下述各项中的至少一项：

接收基本属性编辑指令，编辑所述目标底层指标的指标名称、指标类型、指标描述和指标单位中的至少一项，并在编辑所述指标名称时，在编辑结束后实时调整所述目标底层指标对应的指标图形；

接收指标计算编辑指令，从已导入函数中选择与所述目标底层指标关联的匹配函数，并编辑选择的匹配函数的参数信息；

接收模型关联编辑指令，选择已入库模型的输入/输出字段，选择的已入库模型的字段数量与所述匹配函数的输入数量一致；

接收规范化算子编辑指令，从动态库中选择与所述目标底层指标关联的规范化算子，并编辑选择的规范化算子的参数信息。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述指标为上层指标时，编辑所述指标的指标属性包括：

在指标体系工作区选择指标体系标签页，在所述指标体系标签页选择待修改的目标上层指标，显示上层指标属性显示界面，所述上层指标属性显示界面显示所述目标上层指标的基本属性、关系属性以及外观；

接收基本属性编辑指令，编辑所述目标上层指标的指标名称、指标描述和指标单位中的至少一种，并在编辑所述指标名称时，编辑结束后实时调整所述目标上层指标对应的指标图形。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在已执行评估时，所述上层指标属性显示界面还显示所述目标上层指标的赋权算子和聚合算子；

在所述指标为上层指标时，编辑所述指标的指标属性，还包括：

接收赋权算子编辑指令，从动态库中选择与所述目标上层指标关联的赋权算子，输入选择的赋权算子的参数信息，并基于选择的赋权算子的参数信息那行计算，当计算获得的CR值满足矩阵一致性验证条件时，获得编辑的选择的赋权算子的参数信息；

接收聚合算子编辑指令，从动态库中选择与所述目标上层指标关联的聚合算子，编辑选择的聚合算子的参数信息。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括步骤：

将目标指标的指标值设置为各个不同的值，分别进行对应的计算，获得顶层指标的对应的效能值，根据目标指标的指标值与顶层指标对应的效能值的变化情况，获得目标指标对顶层指标的影响情况；

根据多个目标指标对顶层指标的影响情况，对所述评估方案进行调整。

8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，接收指标体系建立指令之前，还包括步骤：

准备各评估算子，评估算子包括：指标规范化算子、指标赋权算子、指标聚合算子，并设计各评估算子的接口后，将各评估算子存储到动态库；

准备各评估方法，并设计各评估方法的接口后，将各评估方法存储到动态库；评估方法包括：层次分析法、模糊综合评判法、灰色层次评估法、基于SCA的探索性评估方法。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

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