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| package com.estate.expert.admin.component.fuzzy;
|
| import com.estate.expert.admin.utils.json.CustomFloatDeserializer;
| import com.fasterxml.jackson.core.JsonParser;
| import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
| import com.fasterxml.jackson.databind.module.SimpleModule;
| import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
| import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
| import org.apache.commons.lang3.exception.ExceptionUtils;
| import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
| import org.springframework.http.*;
| import org.springframework.stereotype.Component;
| import org.springframework.web.client.RestTemplate;
|
| /**
| * 模糊层次分析法(FAHP)评估API调用组件
| *
| * <p>该组件负责与外部模糊评估API进行通信，发送评估请求并处理响应结果。
| * 主要用于建筑工程安全风险评估、多因素决策分析等场景。</p>
| *
| * <p>主要功能：</p>
| * <ul>
| * <li>封装模糊评估API的HTTP调用</li>
| * <li>处理请求参数的序列化和响应数据的反序列化</li>
| * <li>提供统一的异常处理和日志记录</li>
| * <li>支持自定义JSON解析器处理特殊数值格式</li>
| * </ul>
| *
| * <p>技术特点：</p>
| * <ul>
| * <li>使用Spring RestTemplate进行HTTP通信</li>
| * <li>集成Jackson进行JSON处理</li>
| * <li>支持自定义Float反序列化器处理特殊数值</li>
| * <li>提供完整的错误处理和日志记录</li>
| * </ul>
| *
| * @author daisy
| * @since 2023/10/29
| */
| @Slf4j
| @Component
| public class FuzzyApiComponent {
|
| /**
| * 模糊评估API的远程服务地址
| *
| */
| // private static final String FUZZY_EVALUATION_API_URL = "http://47.93.28.249:8081/api/Fuzzy_evaluation";
| @Value("${fuzzy.api.url}")
| private static final String FUZZY_EVALUATION_API_URL = "http://localhost:5000/api/Fuzzy_evaluation";
|
|
| /**
| * HTTP客户端模板
| *
| * <p>用于发送HTTP请求到模糊评估API服务。
| * Spring RestTemplate提供了便捷的HTTP客户端功能。</p>
| */
| RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
|
| /**
| * 获取配置了自定义反序列化器的ObjectMapper
| *
| * @return 配置好的ObjectMapper实例
| */
| public static ObjectMapper getObjectMapper() {
| ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
| // 允许非标准数值格式，如NaN、Infinity等
| mapper.configure(JsonParser.Feature.ALLOW_NON_NUMERIC_NUMBERS, true);
| SimpleModule module = new SimpleModule();
| // 注册自定义Float反序列化器
| module.addDeserializer(Float.class, new CustomFloatDeserializer());
| mapper.registerModule(module);
| return mapper;
| }
|
| /**
| * 调用模糊评估API进行风险评估
| *
| * <p>该方法向远程模糊评估服务发送POST请求，传递评估参数并接收评估结果。
| * 包含完整的错误处理和日志记录机制。</p>
| *
| * <p>处理流程：</p>
| * <ol>
| * <li>设置HTTP请求头（Content-Type: application/json）</li>
| * <li>封装请求实体</li>
| * <li>发送POST请求到模糊评估API</li>
| * <li>检查响应状态码</li>
| * <li>解析响应JSON为FuzzyApiResponse对象</li>
| * <li>处理异常情况并返回默认响应</li>
| * </ol>
| *
| * <p>异常处理：</p>
| * <ul>
| * <li>网络异常：记录详细错误日志</li>
| * <li>HTTP错误：记录状态码信息</li>
| * <li>JSON解析异常：记录解析错误</li>
| * <li>所有异常都会返回空的FuzzyApiResponse对象</li>
| * </ul>
| *
| * @param bo 模糊评估请求参数，包含评估所需的所有数据
| * @return FuzzyApiResponse 评估结果，包含风险得分、权重、一致性指标等
| *
| * @see FuzzyApiRequest 请求参数说明
| * @see FuzzyApiResponse 响应结果说明
| */
| public FuzzyApiResponse call(FuzzyApiRequest bo) {
| // 设置HTTP请求头，指定内容类型为JSON
| HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
| headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
|
| // 封装请求实体，包含请求参数和请求头
| HttpEntity<FuzzyApiRequest> requestEntity = new HttpEntity<>(bo, headers);
| log.info("发送模糊评估请求: {}", bo);
|
| try {
| // 发送POST请求到模糊评估API
| ResponseEntity<String> response = restTemplate.exchange(
| FUZZY_EVALUATION_API_URL,
| HttpMethod.POST,
| requestEntity,
| String.class
| );
|
| // 检查响应状态码
| if (response.getStatusCode().is2xxSuccessful()) {
| String responseBody = response.getBody();
| log.info("模糊评估API响应成功: {}", responseBody);
|
| // 检查响应体是否为空
| if (StringUtils.isNotBlank(responseBody)) {
| // 使用自定义ObjectMapper解析JSON响应
| return getObjectMapper().readValue(responseBody, FuzzyApiResponse.class);
| } else {
| log.warn("模糊评估API返回空响应体");
| }
| } else {
| log.error("模糊评估API请求失败，HTTP状态码: {}", response.getStatusCode());
| }
| } catch (Exception e) {
| // 记录详细的异常信息，包括堆栈跟踪
| log.error("模糊评估API调用异常: {}", ExceptionUtils.getStackTrace(e));
| }
|
| // 异常情况下返回空的响应对象
| return new FuzzyApiResponse();
| }
|
| /**
| * 测试方法 - 多因素综合评估示例
| *
| * <p>该方法演示了如何使用模糊评估API进行多因素综合风险评估。
| * 适用于复杂的工程安全评估场景，如整个项目的综合安全风险评估。</p>
| *
| */
| public static void main(String[] args) {
| // 创建模糊评估请求对象
| FuzzyApiRequest bo = new FuzzyApiRequest();
| FuzzyApiComponent component = new FuzzyApiComponent();
|
| // 设置评估因素数量
| bo.setN(18);
|
| // 设置评估因素名称数组
| bo.setIndex(new String[]{"临时消防", "基坑工程", "悬挑式脚手架", "扣件式模板支架", "承插型钢管支模架",
| "文明施工", "施工机具", "施工用电", "有限空间作业", "盘扣式模板支架",
| "盘扣式落地钢管脚手架（双排、满堂）", "落地式扣件钢管脚手架（双排、满堂）", "轮扣式模板支架", "轮扣式落地钢管脚手架（双排、满堂）",
| "附着式升降脚手架", "附着式脚手架", "高处作业", "高处作业吊篮"});
|
| // 设置隶属度矩阵（18×5）
| // 每行表示一个因素在5个风险等级上的隶属度分布
| // 列含义：[可忽略风险, 低风险, 中等风险, 高风险, 不可接受风险]
| bo.setMembership_data(new float[][]{
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 临时消防
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 基坑工程
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 悬挑式脚手架
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 扣件式模板支架
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 承插型钢管支模架
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 文明施工
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 施工机具
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 施工用电
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 有限空间作业
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 盘扣式模板支架
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 盘扣式落地钢管脚手架（双排、满堂）
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 落地式扣件钢管脚手架（双排、满堂）
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 轮扣式模板支架
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 轮扣式落地钢管脚手架（双排、满堂）
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 附着式升降脚手架
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 附着式脚手架
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}, // 高处作业
| {0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f} // 高处作业吊篮
| });
|
| // 设置两两比较矩阵（18×18）
| // 当前设置为所有因素同等重要（值为1.0）
| // 实际使用时需要根据专家判断设置不同的重要性比值
| bo.setCompare_matrix_data(new float[][]{
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f},
| {1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f}
| });
|
| // 设置专家数量
| bo.setNum_experts(1);
|
| // 记录请求参数
| log.info("模糊评估请求参数: {}", bo);
|
| // 调用模糊评估API
| var resp = component.call(bo);
|
| // 记录评估结果
| log.info("模糊评估结果: {}", resp);
| }
| }
|
|
