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2按照预设的选取规则，从多个候选因子中选取出评估因子；按照车辆业将N类因子集按类别进行重要性两两比较，得到每一类因子集相对于其它类因子集的对每一类因子集内部的多个评估因子进行重要性两两比较，得到每基于每一类因子集相对于其它类因子集的相对权重和每一类因子集内的各评估因子基于每一评估因子的评估得分，得到车辆业务属性和各任务属基于车辆业务属性和各任务属性描述对应的第一评估总得分以及驾驶员业务属性和任务模型中，目标任务属性描述包括路况属性与任务侧重点，从驾驶员画像因子集和车辆画像因子集、路径因子集中分别选择与任务从多个第一候选因子中先筛选出由预先确定的所有行业评估专家均选择过的第一类再从剩余的候选因子中筛选出由预先确定的所有行业评估专家中的一半以上的专家所述第一类评估因子和所述第二类评估因子共同构成所需的评得到每一类因子集相对于其它类因子集的相对权重各类因子集相对于其它类因子集的重要性和相对权重均预先由所有行业评估专家给对每一类因子集内部的多个评估因子进行重要性两两比较，得到每评估因子相对于其它评估因子的相对权重的步3各评估因子相对于其它评估因子的重要性和相对权重均预先由所有行业评估专家给基于每一类因子集相对于其它类因子集的相对权重和每一类因子集内的各评估因子将各评估因子相对于其它评估因子的相对权重之和与其所属的这一类因子集相对于将每一评估因子的权重比与其对应的专家给分均值进行相乘，得到基于任务模型包含的目标任务属性描述中的任务侧重点，确在第一评估总得分和第二评估总得分均超过各自对应的预设评4效安全的实现电力系统的出行任务调度具有[0010]将N类因子集按类别进行重要性两两比较，得到每一类因子集相对于其它类因子[0012]基于每一类因子集相对于其它类因子集的相对权重和每一类因子集内的各评估[0015]基于车辆业务属性和目标任务属性描述对应的第一评估总得分以及驾驶员业务5[0025]从多个第一候选因子中先筛选出由预先确定的所有行业评估专家均选择过的第[0026]再从剩余的候选因子中筛选出由预先确定的所有行业评估专家中的一半以上的[0029]各类因子集相对于其它类因子集的重要性和相对权重均预先由所有行业评估专[0031]各评估因子相对于其它评估因子的重要性和相对权重均预先由所有行业评估专[0032]基于每一类因子集相对于其它类因子集的相对权重和每一类因子集内的各评估[0033]将各评估因子相对于其它评估因子的相对权重之和与其所属的这一类因子集相6任务安全高效出行的方面进行分析和设计，首先通过融合领域先验知识的改进delphi法7[0059]L＝L1∪L2,其中L1表示路径属性因子画像集合，L2表示8[0079]第五步将第二步k个指标与第四步的j个指标合并形成新的指标资源池(即评估因业务属性和驾驶员业务属性中的另一种，六大类指标生成新的评估因子集合Z+,表示为Z+[0082]评估因子的赋权

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