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In order to solve the problem of traditional security chip architecture design totally depending on the subjective experience decision, as while as overcoming the compatibility of multi-attribute decision completely ignored the degree of subjective experience, a method for satisfaction degree decision making with preference information on criteria weight obtaining by consistency degree is proposed, which validated the feasibility and effectiveness in architecture design combined with the security chip design evaluation. Keywords—Consistency Degree, Satisfaction Degree, Security chip, Multiple-Attribute Decision Making 引入偏好信息的相容度赋权安全芯片设计 满意度决策方法 陈韬 罗兴国 李伟 顾嘉祥 朱宁龙 郑州信息科技学院,河南,郑州 450000 摘 要 为了解决传统安全芯片设计中完全依赖经验的体系结构主观决策带来的问题,同时克服多属性决策中相容度赋权完全忽 略主观经验判定的缺陷,提出了一种引入偏好信息的相容度赋权方法和基于满意度选择的多属性决策方法,结合安全芯片设计评估, 验证了该方法的可行性和有效性。 关键词 相容度,满意度,安全芯片,多属性决策 1.引言 应用驱动的安全芯片设计复杂度日益增加,需要综合 考虑的因素也越来越复杂,完全依赖经验的体系结构决策 容易造成所设计的安全芯片缺乏科学性与合理性。参照当 前对武器系统的作战能力评估常采用的多指标综合评价 法,可将该问题转化为多属性决策问题[1,2]。 多属性决策问题的核心包括两大部分:一是决策信息 的获取,即确定对象的属性值和属性权重,主要有专家咨 询法、离差最大化赋权法等[1-7]。在安全芯片的设计过程 中,决策者虽然对某些属性有一定的认知,但对所有的属 性权重并不能精确确定,单纯采用客观赋权法或主观赋权 法,都不能很好地解决属性权重确定的问题。 二是通过特定方法对决策信息进行处理,使其更加直 观和具有可比性,从而对方案进行排序。现有线性加权、 层次分析法等决策方法[1-5]中,大部分方法均不能直接适 用于安全芯片的多属性决策过程,如理想解法处理相差较 大的数据时,仍可能得到距离相近的结果;主成分析法对 于细节问题无法解决,必须结合其他方法进行决策;标准 水平方法和字典法适用于要求明确、过程简单的决策问题, 而安全芯片的设计选择在大部分时候要求较复杂,涉及属 性判别因素较多;层次分析法主要适用于层次分明的情况, 而安全芯片的某些属性间是相互交叉,相互影响的。 本文对基于相容度赋权的满意度决策过程进行了改 进,提出了引入偏好信息相容度赋权、基于满意度的安全 芯片设计多属性决策方法,决策过程充分结合了专家咨询 法可以充分体现专家主观意见、反映决策者的意愿和基于 International Conference on Computer, Communications and Information Technology (CCIT 2014) © 2014. The authors Published by Atlantis Press 382 相容度的客观赋权可以充分反映数据的客观规律的特点, 通过在决策阶段引入广泛应用的线性加权法,再结合功效 系数法的思想,用满意度帮助决策者进行决策,解决了安 全芯片在不同的环境下所侧重的属性不同这一要求,能充 分反映决策者的意愿。算例表明在解决安全芯片体系结构 设计多属性决策问题时科学、有效。 2.满意度和相容度赋权相关理论 2.1 决策环境相关理论 决策矩阵、决策指标及三角模糊数[1]描述用于构成决 策环境。 定义 1: 决策矩阵,经过对决策问题的描述(包括设 立多属性指标体系)、各指标的数据采集,形成可以规范化 分析的多属性决策矩阵。设有 n个决策指标 (1 ) i f j n   , m个备选方案 (1 ) i a i m   ,m个方案 n 个指标构成的矩阵 * ( ) ij m n X X  称为决策矩阵。决策矩阵是规范化分析的基 础。 定义 2: 决策指标,可分两类:效益型(正向)指标, 数值越大越优;成本型指标(逆向指标),数值越小越优。 定义 3: 三角模糊数,称 ( , , ) L M N a a a a  为三角模糊 数,如果它的隶属函数为 ( ) : [0,1] a u X R ,R 为区间[1, 0]上的实数集。 根据专家对象的评价选取相应的 , , L M N a a a 值,如对指 标属性的评价可采用“极低”、“很低”、“低”、“一般”、“较 高”、“高”、“很高”、“极高”等语言变量,语言变量和三角 模糊数间转换关系:

A Method for Satisfaction Degree Decision Making with Preference Information on Criteria Weight Obtaining by Consistency Degree of Security Chip Design