基于逆序数动态赋权的工业信息平台三方协同决策评估方法

本文针对工业信息平台(IIP)多维度评估难题，创新性地提出融合逆序数数据质量度量与中位数统计的动态赋权机制，构建"效用-遗憾-满意度"三元VIKOR扩展框架。研究通过案例验证了该方法在决策稳定性(70%-100%)和准确性(提升10%)上的优势，为复杂工业系统多属性决策提供了量化工具。

　　

在数字化转型浪潮中，工业信息平台(IIP)作为整合物联网(IoT)、大数据和人工智能(AI)技术的核心载体，其评估却面临"多维度困境"——不同利益相关者从设备管理、供应链优化到可持续性发展各有侧重，传统单一评价体系难以全面反映平台价值。更棘手的是，群体决策(GDM)过程中决策者(DM)权重分配缺乏客观标准，现有VIKOR方法仅考虑群体效用而忽略具体遗憾数据，导致评估结果易受极端意见干扰。

为解决这些痛点，国内研究人员在《Journal of Industrial Information Integration》发表研究，创造性引入线性代数中的逆序数(inversion number)概念量化数据质量，结合中位数统计构建动态赋权机制。通过建立"中位数数据中心→逆序数质量度量→动态DM权重分配"的技术路线，创新性地将传统VIKOR方法扩展为包含群体效用(Group Utility)、群体遗憾(Group Regret)和群体满意度(Group Satisfaction)的三元评价体系，并采用归一化投影技术实现三维度数据融合。

关键技术包括：1)基于中位数统计建立抗干扰的数据中心参考系；2)利用逆序数替代传统熵值法量化DM数据质量；3)构建包含6个工业平台、5类属性、8位DM的案例验证体系；4)采用投影距离法实现效用-遗憾-满意度三维数据聚合。

【Inversion-based measure】
通过定义序列中逆序对数量，量化DM评估数据与中位数参考集的偏离程度。实验显示该方法较熵值法提升10%的排序准确性，且计算复杂度从O(nlogn)降至O(n²)。

【Evaluation procedure】
设计五步评估流程：1)构建个体评估矩阵X_k；2)属性加权处理；3)计算中位数参考矩阵；4)逆序数动态赋权；5)三维VIKOR决策。案例证明不同数据中心会导致15%-20%的排名波动。

【Experimental analysis】
在负载均衡测试中，逆序数赋权使系统稳定性区间达70%-100%，显著优于熵值法的50%-85%。平台A在效用维度排名第1但在满意度维度仅第4，揭示多维评估的必要性。

该研究突破传统GDM方法的三大局限：1)首次将逆序数引入DM权重计算；2)建立中位数抗干扰数据中心；3)扩展VIKOR至三维评估体系。实际应用中，某汽车制造平台通过该方法发现其供应链模块(权重0.35)评分较行业基准低22%，针对性改进后采购效率提升18%。研究为工业4.0时代的平台评估提供了兼具数学严谨性(逆序数可证明性)和工程实用性(70%最小稳定性)的新范式，未来可拓展至医疗健康等跨领域决策场景。