QFD2/QFD/common/SchemePlanManager.cpp

#include "SchemePlanManager.h"

#include "ProjectManager.h"

#include <QMetaEnum>
#include <QDebug>

QString SchemePlanManager::stringFromDataSource(SchemePlanManager::SchemeDataSource src)
{
    switch (src) {
    case NoData:
        return "无";
    case FromExpert:
        return "导入专家数据";
    case FromMeasurement:
        return "添加实测数据";
    case FromScheme:
        return "专家导入";
    }
}

QString SchemePlanManager::nameOfAlgorithm(SchemePlanManager::Algorithm alg)
{
    switch (alg) {
    case NoAlg:
        return "无";
    case PrincipalComponents:
        return "主成分分析法";
    case Entropy:
        return "熵值法";
    case AHP:
        return "层次分析法";
    case HWM:
        return "层次加权法";
    case SPA:
        return "集对分析法";
    case MEA:
        return "物元分析法";
    case GCE:
        return "灰色聚类评估法";
    case WeightedSum:
        return "加权求和法";
    }
}

QString SchemePlanManager::descriptionOfAlgorithm(SchemePlanManager::Algorithm alg)
{
    switch (alg) {
    case NoAlg:
        return "";
    case PrincipalComponents:
        return "第一步，原始数据标准化。\n第二步，求指标数据间的相关系数矩阵R。\n第三步，求R阵的特征根、"
               "特征向量和贡献率。\n第四步，确定主分量的个数K。\n第五步，用K个主分量排序。";
    case Entropy:
        return "第一步，空值处理：指标值如果含有空值，则剔除整条数据。\n第二步，异常值处理：对于占比大于1的剔除（对特殊"
               "指标占比除外），再分别计算每个指标下数据的均值和标准差，如果数据大于均值+3*标准差或小于均值-3*"
               "标准差，则剔除整条数据。\n第三步，数据标准化。由于正向指标和负向指标数值代表的含义不同（正向指标数值越"
               "高越好，负向指标数值越低越好），因此，对于高低指标用不同的算法进行数据标准化处理。\n第四步，计算指标值"
               "相对强度的熵，根据信息量与熵成反比的关系求出信息量权重。";
    case AHP:
        return "第一步，产生评价值\n决策人构造评价矩阵A。A矩阵中，若因素i与因素j的比较判断值为a(ij)"
               "，则因素i与因素j的比较判断值为a(ji)=1/"
               "a(ij)"
               "。\n第二步，本征向量法求解\n对于评价矩阵A和单位阵I以及权向量w，如果目标重要性判断矩阵A中的值估计正确，"
               "则式(A-nI)"
               "w严格等于零，即为n维零向量；如果A的值不够准确，则A中元素的微小摄动意味着本征值的摄动，再结合权重和等于1"
               "可得到本征向量即权向量w。\n第三步，一致性"
               "检验\n一致性指标CI(consistence "
               "index)与与同阶矩阵的随机指标RI(random index)之比称为一致性比率CR(consistence "
               "rate)，比率CR可用于判定能否接受矩阵A：若CR>0.1，说明A中各元素a(ij)的一致性太差，应重新估计；若CR<0."
               "1，说明A中各元素a(ij)"
               "的估计基本一致，这时求出的权值可用。\n第四步，方案排序\n若备选方案在各属性下的值已知，可以根据属性值和"
               "权重排出方案的优先序。若备选方案在各目标下属性值难以量化时，通过在各目标下不同方案优劣的两两比较，求得"
               "每个目标下各方案的优劣性，再计算方案的总体优劣性，根据总体优劣性的大小排出方案的优劣。";
    case HWM:
        return "在属性集满足独立性条件时，设定各个属性的权值，对每个方案求其各属性的加权和，以此进行综合，按综合值大小"
               "进行优劣方案排序。\n在此基础上，利用递推概念，将有限方案的多属性决策问题分解为若干层次，构造第k+"
               "1级的某个元素对第k级的某个元素z的优先函数。依此类推，就可推出相对于最上层的单个元素的最底层的元素的优先"
               "序。";
    case SPA:
        return "第一步，将有关联的两个集合构造成一组集对，分析集对中集合的同一性、差异性和对立性。\n第二步，通过计算联"
               "系度的大小来确定两集合的相似性。\n第三步，引入同异反向量模型，通过联系度排序得到最优方案。";
    case MEA:
        return "第一步，物元矩阵、经典域以及节域的确定和划分。\n第二步，计算指标对于各等级的关联函数。\n第三步，确定指"
               "标权重、计算关联度。\n第四步，确定评定等级。";
    case GCE:
        return "第一步，根据定性分析，确定指标体系和各指标在指标体系中的权重。\n第二步，按照评估要求刻画灰类，选取阈值"
               "。\n第三步，建立三角白化权函数。\n第四步，整理修改前后各指标的实现值，分别计算其属于各灰类的隶属度。\n"
               "第五步，计算综合聚类系数，分析结果，作出合理判断。";
    case WeightedSum:
        return "第一步，求得各属性的权重与其对应的评价值的乘积。\n第二步，将结果相加得到综合评价值。";
    }
}

QString SchemePlanManager::stringFromIndexCostType(SchemePlanManager::IndexCostType t)
{
    switch (t) {
    case IndexCostTypeCost:
        return "成本型";
    case IndexCostTypeBenefit:
        return "效益型";
    }
}

QString SchemePlanManager::processName(const SchemeProcessInfo &process)
{
    QList<QString> l1 = { "构建权重分析指标体系", "收集权重分析数据", "指标体系优化", "指标权重计算", "", "",
                          "分析结果展示",         "生成分析评估报告" };
    QList<QString> l2 = {
        "构建技术措施指标体系", "", "", "", "收集评估数据", "评估计算", "评估结果展示", "生成评估报告"
    };
    QList<QString> l3 = { "构建方案优选指标体系", "收集方案优选权重分析数据",
                          "指标体系优化",         "指标权重计算",
                          "评估数据采集",         "方案优选计算",
                          "方案优选结果展示",     "生成方案优选报告" };
    QList<QString> l4 = { "构建效能评估指标体系", "收集效能评估权重分析数据", "指标体系优化",
                          "效能评估权重计算",     "收集效能评估数据",         "效能评估计算",
                          "效能评估结果展示",     "生成效能评估报告" };

    QList<QList<QString>> names = { l1, l2, l3, l4 };

    /// 获取指标类型枚举值 index
    /// 由于枚举值不是连续自然数, 故不能作为下表来索引数组
    /// 故须使用 index 替代
    int index           = 0;
    QMetaEnum indexEnum = QMetaEnum::fromType<ProjectManager::IndexType>();
    for (int i = 0; i < indexEnum.keyCount(); i++) {
        if (indexEnum.value(i) == process.indexType) {
            index = i;
            break;
        }
    }

    if (index >= 0 && index < names.count() && process.type >= 0 && process.type < names[index].count()) {
        return names[index][process.type];
    }
    return "";
}

QString SchemePlanManager::processDescription(const SchemePlanManager::SchemeProcessInfo &process)
{
    switch (process.type) {
    case IndexSystem:
        return "在指标体系设计页面，录入项目包含的指标，注意指标名称不能重复。";
    case ImportWeightData:
    case ImportEvalData: {
        if (process.dSource == FromExpert) {
            return "在评估数据采集页面给项目配置专家和权重。从评估项目管理页面找到对应的项目，导出资源包分发给专家。收"
                   "集到专家填写的数据后，在评估数据采集页面导入专家数据。";
        } else if (process.dSource == FromMeasurement) {
            return "在评估数据采集页面添加实测数据。";
        } else if (process.dSource == FromScheme) {
            return "在评估数据采集页面添加专家方案。";
        }
        break;
    }
    case OptimizeIndex:
        return "";
    case CalculateWeight: {
        QString algName = nameOfAlgorithm(process.algorithm);
        return QString("使用%1计算各个指标的权重。").arg(algName);
    }

    case RunEvaluate: {
        QString algName = nameOfAlgorithm(process.algorithm);
        if (process.indexType == ProjectManager::TechIndex) {
            return QString("使用%1进行技术措施重要度评估。").arg(algName);
        } else if (process.indexType == ProjectManager::OptimalIndex) {
            return QString("使用%1进行方案优选评估。").arg(algName);
        } else if (process.indexType == ProjectManager::EfficiencyIndex) {
            return QString("使用%1进行综合效能评估。").arg(algName);
        }
    }
    case ShowEvalResult: {
        if (process.indexType == ProjectManager::AbilityIndex) {
            return "在评估数据处理页面查看权重分析结果";
        } else {
            return "在评估数据处理页面查看评估结果";
        }
    case GenerateReport:
        return "";
    default:
        break;
    }
    }
    return "";
}

QList<SchemePlanManager::SchemeDataSource>
SchemePlanManager::processOptionalDataSource(const SchemeProcessInfo &process)
{
    if (process.type == ImportEvalData && process.indexType == ProjectManager::EfficiencyIndex) {
        return { FromMeasurement };
    }
    if (process.type == ImportEvalData && process.indexType == ProjectManager::OptimalIndex) {
        return { FromScheme };
    }
    if (process.type == ImportWeightData || process.type == ImportEvalData) {
        return { FromExpert, FromMeasurement };
    }

    return {};
}

/**
 * 根据指标体系类型和方案步骤类型, 返回可选算法
 * date: 2023-11-03 by chengxr
 */
QList<SchemePlanManager::Algorithm> SchemePlanManager::processOptionalAlgorithms(const SchemeProcessInfo &process)
{
    switch (process.type) {
    case OptimizeIndex:
        return { PrincipalComponents };
    case CalculateWeight: {
        return { AHP, Entropy, PrincipalComponents };
    }
    case RunEvaluate: {
        if (process.indexType == ProjectManager::TechIndex) {
            return { WeightedSum };
        } else if (process.indexType == ProjectManager::OptimalIndex) {
            return { HWM, SPA };
        } else if (process.indexType == ProjectManager::EfficiencyIndex) {
            return { MEA, GCE };
        }
        return {};
    }
    case IndexSystem:
    case ImportWeightData:
    case ImportEvalData:
    case ShowEvalResult:
    case GenerateReport:
        return {};
    }
}

bool SchemePlanManager::processIsOptional(const SchemeProcessInfo &process)
{
    return (process.type == GenerateReport);
}

SchemePlanManager::SchemePlanManager(QObject *parent) : QObject(parent) { }