(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210681737.9 (22)申请日 2022.06.15 (71)申请人 湖南科技大 学 地址 411201 湖南省湘潭市雨湖区石码头2 号 (72)发明人 万林林　何勇　张先洋　温东东　 刘伟　 (74)专利代理 机构 湘潭市汇智专利事务所(普 通合伙) 43108 专利代理师 陈伟 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 17/18(2006.01) G06N 5/00(2006.01)G06Q 50/04(2012.01) (54)发明名称 基于相对熵排序的制造工艺资源环境负荷 多属性决策方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于相对熵排序的制造 工艺资源环 境负荷多属性决策方法， 包括以下步 骤： 建立资源环境负荷决策指标体系； 采集各决 策指标数据， 得到工艺资源环 境负荷决策指标数 据清单； 采用综合CRITIC法、 专家打分法和 Kendall协同系数检验法的赋权方法对决策指标 进行主客观综合赋权， 得到决策指标主客观综合 权重； 对决策指标数据进行处理， 得到决策矩阵； 将得到的决策指标主客观综合权重对决策矩 阵 进行加权， 并采用基于相对熵的排序方法建立工 艺资源环 境负荷多属性决策模型， 实现工艺的决 策选优。 本发明采用基于相对熵的排序方法， 决 策效果更加科学， 能克服传统资源环 境属性评价 方法存在的问题， 具有决策精度高、 决策效率高 的特点。 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 CN 115034068 A 2022.09.09 CN 115034068 A 1.一种基于相对熵排序的制造工艺资源环境负荷多属性决策方法， 其特征在于， 包括 以下步骤： 步骤一： 对工艺方案决策对象进行工艺资源环境负荷IPO分析， 建立资源环境负荷决策 指标体系； 步骤二： 设计研磨加工试验参数与试验方案， 采集各决策指标数据， 得到工艺资源环境 负荷决策指标 数据清单； 步骤三： 将步骤二所得试验数据， 采用综合CRITIC法、 专家打分法和Kendall协同系数 检验法的赋权方法对决策指标进行主客观综合赋权， 得到决策指标主客观综合权 重； 步骤四： 采用取倒的方式对决策指标数据进行正向化处理， 得到正向化矩阵， 进一步得 到决策矩阵； 将得到的决策指标主客观综合权重， 对决策矩阵进 行加权， 并采用基于相对熵 的排序方法建立工艺资源环境负荷多属性决策模型， 实现工艺的决策选优。 2.根据权利要求1所述的基于相对熵排序的制造工艺资源环境负荷多属性决策方法， 其特征在于， 所述步骤一中， 针对具体制 造过程， 对系统的输入输出进行分析， 选取影响决 策的主要指标建立决策指标体系。 3.根据权利要求1所述的基于相对熵排序的制造工艺资源环境负荷多属性决策方法， 其特征在于， 所述步骤二中， 通过正交试验 改变工艺参数研磨盘转速、 游星轮转速、 研磨时 间、 研磨液流量来多次测量决策指标数据， 采用数据采集设备对各决策指标数据进 行采集， 决策指标数据为原材料消耗、 机床加工能耗、 研磨液消耗、 噪声、 材料去除率和表面粗糙度， 从而得到 工艺资源环境属性数据清单。 4.根据权利要求1所述的基于相对熵排序的制造工艺资源环境负荷多属性决策方法， 其特征在于， 所述步骤三中， 首先采用CRITIC 法对各决策指标测量数据进 行处理， 得到各决 策指标的客观权重； 然后专家对 各决策指标进行相对重要度打分， 对打分分数进 行排秩， 采 用kendall协同系数检验法对专家打分分数进行一致性检验， 在获得专家经验一致性的前 提下求解决策指标主观权重； 采用考虑专家偏好的主客观线性加权法求得决策指标主客观 综合权重。 5.根据权利要求3所述的基于相对熵排序的制造工艺资源环境负荷多属性决策方法， 其特征在于， 所述 步骤三具体过程 为： 3‑1)构建原 始数据矩阵X'： 式中x'ij为第i个方案第j个决策指标的原始值， i＝1,2, …m， m为方案数量； j＝1,2, … n， n为决策指标 数量； 3‑2)计算决策指标客观权 重： 采用极差变换法对原 始数据进行处 理如下：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115034068 A 2式中， y'ij为第i个方案第j个决策指标的标准化值； xjmax与xjmin分别为第j个决策指标的 原始值中的最大值及最小值； 得到标准 化数据矩阵Y'： 计算第j个决策指标的标准差， 计算各决策指标间的相关系数rkj， 计算第j个决策指标 的信息量Cj： 对Cj进行归一 化处理， 即得到各决策指标的客观权 重θj： 3‑3)专家打分及一致性检验： 设有b位专家采用十分制专家打分法对决策指标体系中的n个决策指标进行相对重要 度打分， 第t位专家对第j个决策指标打分分数为xjt， j＝1,2, …,n； t＝1,2, …,b； 为了验证 专家打分是否存在一致性， 对打分分数进行一致性检验， 具体为： 对分数进行排秩， 得到各 分数的秩次Qj， 第j个决策指标在不同专 家打分所得秩次之和为Rj； 其中， T为中间量， W 为kendall协同系数； g为结的总数； τh为第h个结的结长； 若统计量 表示显著性水平为a的卡方分布， 则认为专 家组对各决策指标间的相对重要度拥有一致的判断， 打分通过检验， 即可求解各决策指标 主观权重 λj： 3‑4)计算决策指标综合权 重： 采用反映决策者对主观及客观权重偏好的权重合成方法， 求解各决策指标综合权重权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115034068 A 3