基于 D-S 证据理论的机器人功能模块粒度划分评价方法

发布时间：2018年12月14日 分类：专利

基于D‑S证据理论的机器人功能模块粒度划分评价方法，属于机器人分散控制领域，该评价方法主要分四步完成：以智能服务机器人系统的各功能模块独立性为原则，分别构建各功能模块间的联系度量指标与各功能模块内的联系度量指标，结合相关性度量矩阵求取各模块划分方案的内聚度与耦合度效用值。将内聚度和耦合度作为证据理论的两个证据源，构造多属性决策矩阵，同时引入隶属度函数概念，对决策矩阵中的效用值进行转换。结合基本概率分配值的定义，求取各焦元的效用分配值，并对每个方案不同属性下的偏好信息进行合成，构造信任区间。最后，基于区间数偏好排序方法，对各决策方案进行排序，获取智能服务机器人系统的各功能模块最优划分粒度。

CN201610320200-基于D-S证据理论的机器人功能模块粒度划分评价方法-申请公开.pdf