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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于动态多准则决策分析的制造业价值链协同优化方法和设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119417640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411576693.9，技术领域涉及：G06Q50/04；该发明授权基于动态多准则决策分析的制造业价值链协同优化方法和设备是由刘佳鹏;赵思远;廖貅武;李祁红;茹子策;蒋佳璇;王妍;王一超;黄谨楠;王高名设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态多准则决策分析的制造业价值链协同优化方法和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态多准则决策分析的制造业价值链协同优化方法和设备，价值链协同优化决策问题定义；获取决策者偏好信息；通过将决策者的情境依赖偏好与动态决策环境联系起来，并使用概率价值驱动的排序程序来描述偏好信息，从而构建偏好学习模型；基于最大似然估计推断决策者动态情境偏好模型的参数，用于预测价值链协同方案推荐结果；根据连续新背景输入预测决策者未来的偏好模型和备选价值链协同方案的相应排序；根据备选价值链协同方案的排序结果来选择最佳的协同方案，进行制造业价值链协同优化。本发明通过模拟平稳、静止的偏好演变来减轻认知偏差，进而使预测的协同方案推荐结果更加准确。

本发明授权基于动态多准则决策分析的制造业价值链协同优化方法和设备在权利要求书中公布了：1.基于动态多准则决策分析的制造业价值链协同优化方法，其特征在于包括以下步骤： S1、价值链协同优化决策问题定义； S2、获取决策者偏好信息； S3、通过将决策者的情境依赖偏好与动态决策环境联系起来，并使用概率价值驱动的排序程序来描述偏好信息，从而构建偏好学习模型； 使用线性-高斯状态空间模型将决策者的与协同决策情境相关的偏好与动态协同方案推荐决策环境联系起来，其中，隐状态与决策者在时间时的偏好模型高度相关，并通过将与其之前的状态以及将与当前决策环境相关联，根据马尔可夫过程随时间演变，线性高斯状态空间模型的转移函数如下： 其中，是回归系数矩阵，用于连接和；是随机噪声，遵循正态分布，具有均值向量和对角协方差矩阵，即，，由于假设决策者根据情境的偏好逐渐平滑地演变，因此模型中使用了一个超参数来控制平滑的程度； 使用一个与环境相关的加性价值函数模型来汇总每个备选方案在所有准则上的表现，如下所示： 其中，表示量化决策者在时间对备选方案的感知吸引力的综合得分，是备选方案在准则上的边际值，边际值函数是单调、非递减和归一化的，因此综合得分在区间[0,1]内是有界的； S4、基于极大似然估计推断决策者动态情境偏好模型的参数，用于预测价值链协同方案推荐结果； 使用极大似然估计法来推断模型参数和生成过程，此任务表述为以下优化问题： 其中表示参数的极大似然估计值，表示似然函数其等于，使用蒙特卡罗方法得出一个无偏的似然近似值，然后应用基于随机梯度下降算法来获得极大似然估计值，其中使用重新参数化的技巧，计算协方差矩阵的似然梯度，推断后的参数用于在未来场景中预测协同方案的排序结果， 将极大似然估计问题表述如下： 其中，是一个超参数，用于在和之间进行权衡，正则化项是作为片线性边际值函数斜率的变化来实现的； S5、根据连续新背景输入预测决策者未来的偏好模型和备选价值链协同方案的相应排序； S6、根据备选价值链协同方案的排序结果来选择最佳的协同方案，进行制造业价值链协同优化。

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