package com.estate.expert.admin.component.fuzzy;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
/**
* 模糊层次分析法(FAHP)评估请求参数
*
* 该类封装了向模糊评估API发送请求所需的所有参数，用于进行模糊层次分析法评估。
* 模糊层次分析法是一种结合模糊数学和层次分析法的决策方法，适用于处理不确定性和主观判断。
*
* 主要用途：
*
* - 建筑工程安全风险评估
* - 多因素决策分析
* - 专家判断的量化处理
*
*
* @ClassName FuzzyApiRequest
* @Description 模糊层次分析法评估请求参数
* @Author daisy
* @Date 2023/10/29
**/
@Data
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class FuzzyApiRequest {
/**
* 影响目标的所有因素的集合中元素的个数
*
* 表示参与评估的因素数量，必须与index数组长度、membership_data矩阵行数、
* compare_matrix_data矩阵维度保持一致。
*
* 示例：如果评估"文明施工"、"高处作业"、"施工用电"、"作业脚手架"、"物料提升机与施工升降机"
* 这5个因素，则n=5。
*/
@Builder.Default
int n = 5;
/**
* 每个因素的名字数组
*
* 包含所有参与评估的因素名称，数组长度必须等于n。
* 这些因素名称将用于标识评估结果中各个因素的权重和风险等级。
*
* 格式示例：["文明施工", "高处作业", "施工用电", "作业脚手架", "物料提升机与施工升降机"]
*
* 常见因素类型：
*
* - 安全管理：文明施工、施工用电、有限空间作业等
* - 设备管理：塔式起重机、施工升降机、物料提升机等
* - 作业管理：高处作业、脚手架作业、模板支架等
*
*/
String[] index;
/**
* 隶属度矩阵，维度为 n×5
*
* 表示每个因素在各个风险等级上的隶属度，用于模糊数学计算。
* 矩阵的每一行对应一个因素，每一列对应一个风险等级。
*
* 风险等级说明（5个等级）：
*
* - 第1列：可忽略风险 (Very Low)
* - 第2列：低风险 (Low)
* - 第3列：中等风险 (Medium)
* - 第4列：高风险 (High)
* - 第5列：不可接受风险 (Very High)
*
*
* 示例：{{0.6917f, 0.2917f, 0.0166f, 0.0f, 0.0f}}
* 表示该因素在可忽略风险上的隶属度为0.6917，在低风险上的隶属度为0.2917，
* 在中等风险上的隶属度为0.0166，在高风险和不可接受风险上的隶属度为0。
*
* 约束条件：每行所有元素之和应等于1.0（隶属度归一化）
*/
float[][] membership_data;
/**
* 两两比较矩阵，维度为 n×n
*
* 表示因素之间的相对重要性比较，用于层次分析法计算权重。
* 矩阵中元素a[i][j]表示第i个因素相对于第j个因素的重要性比值。
*
* 比较标度说明：
*
* - 1.0：两个因素同等重要
* - 3.0：第i个因素比第j个因素稍微重要
* - 5.0：第i个因素比第j个因素明显重要
* - 7.0：第i个因素比第j个因素强烈重要
* - 9.0：第i个因素比第j个因素极端重要
* - 倒数：如果a[i][j] = x，则a[j][i] = 1/x
*
*
* 矩阵特性：
*
* - 对角线元素均为1.0（自己与自己比较）
* - 矩阵为对称矩阵的倒数（a[i][j] = 1/a[j][i]）
* - 所有元素均为正数
*
*
*/
float[][] compare_matrix_data;
/**
* 专家数量
*
* 参与评估的专家人数，用于多专家决策的权重计算。
* 当num_experts > 1时，系统会对多个专家的判断进行综合处理。
*
* 使用场景：
*
* - 单专家评估：num_experts = 1（默认值）
* - 多专家评估：num_experts > 1，需要提供多个专家的判断矩阵
*
*
*/
@Builder.Default
int num_experts = 1;
@Builder.Default
float [] sub_riskpoint = new float[0];
}