一种防化洗消物资消耗实验方案优化方法及装置与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种防化洗消物资消耗实验方案优化方法及装置。


背景技术：

2.目前，现有的防化洗消物资消耗实验方案设计方法主要包括基于2k因子的实验方案设计、基于正交抽样的实验方案设计、基于拉丁方抽样的实验方案设计和基于均匀抽样的实验方案设计，但上述设计方法存在以下两个问题，即仿真实验次数和计算量会随着因素和水平的增多而急速增长，而当因素和水平不断增多时，实验次数会呈现无穷大的趋势，最终导致无法有效的开展仿真实验；独立采用任何一种实验方案设计方法，都很难有效的选取最典型的组合因子、设计有效的因子组合，难以对防化洗消物资消耗量进行科学合理预测。因此，提供一种防化洗消物资消耗实验方案优化方法及装置，以剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的技术问题在于，提供一种防化洗消物资消耗实验方案优化方法及装置，能够通过对实验因子信息和实验装备信息的综合处理，得到用于确定防化洗消物资消耗实验方案的仿真结果信息，有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
4.为了解决上述技术问题，本发明实施例第一方面公开了一种防化洗消物资消耗实验方案优化方法，所述方法包括：
5.获取实验因子信息和实验装备信息；
6.对所述实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息；所述关键因子信息包括若干个关键因子；
7.利用所述实验装备信息对所述关键因子信息进行处理，得到因素水平信息；所述因素水平信息包括若干个水平值信息；每一个所述关键因子对应于唯一一个所述水平值信息；
8.对所述关键因子信息和所述因素水平信息进行方案设计，得到初始实验方案信息；
9.对所述初始实验方案信息进行仿真推演，得到仿真结果信息；所述仿真结果信息用于对所述初始实验方案信息进行优化处理，以得到防化洗消物资消耗实验方案。
10.作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述对所述实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息，包括：
11.对所述实验因子信息进行计算处理，得到敏感度值信息；所述实验因子信息包括若干个实验因子；所述敏感度值信息包括若干个敏感度值；每一个所述实验因子对应于唯
一一个所述敏感度值；
12.利用预设的动态阈值判断模型和所述敏感度值信息对所述实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息。
13.作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述利用预设的动态阈值判断模型和所述敏感度值信息对所述实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息，包括：
14.对所述实验因子信息进行分组处理，得到因子组信息；所述因子组信息包括至少一个因子组；所述因子组包括至少一个实验因子；
15.对所述因子组信息和所述敏感度值信息进行匹配处理，得到敏感度组信息；所述敏感度组信息包括若干个敏感度组；所述敏感度组包括至少一个敏感度值；
16.对所述敏感度组信息进行轨迹期望值计算处理，得到敏感度轨迹期望值信息；所述敏感度轨迹期望值信息包括若干个敏感度轨迹期望值；每一个所述因子组对应于唯一一个所述敏感度轨迹期望值；
17.利用预设的动态阈值判断模型对所述因子组信息和所述敏感度组信息进行计算处理，得到动态阈值信息；所述动态阈值信息包括若干个动态阈值；每一个所述因子组对应于唯一一个所述动态阈值；
18.利用所述动态阈值信息和所述敏感度轨迹期望值信息对所述因子组信息进行判断筛选，得到关键因子信息。
19.作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述利用所述动态阈值信息和所述敏感度轨迹期望值信息对所述因子组信息进行判断筛选，得到关键因子信息，包括：
20.利用所述动态阈值信息对所述敏感度轨迹期望值信息进行判断筛选，得到目标轨迹期望值信息；所述目标轨迹期望值信息包括若干个目标轨迹期望值；
21.利用所述目标轨迹期望值信息对所述因子组信息进行匹配处理，得到目标因子组信息；
22.判断所述目标因子组信息是否满足搜索终止条件，得到搜索判断结果；所述搜索终止条件与所述目标因子组中的关键因子的数量相关；
23.当所述搜索判断结果为否时，利用所述目标因子组信息对所述因子组信息进行更新，并触发执行所述对所述因子组信息和所述敏感度值信息进行匹配处理，得到敏感度组信息；
24.当所述搜索判断结果为是时，根据所述目标因子组信息，确定出关键因子信息。
25.作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述对所述关键因子信息和所述因素水平信息进行方案设计，得到初始实验方案信息，包括：
26.根据所述关键因子信息和所述因素水平信息构建组合实验设计表；所述组合实验设计表包括若干个实验组合因素信息；
27.根据所述组合实验设计表，确定出初始实验方案信息；所述初始实验方案信息包括若干个初始实验方案；所述初始实验方案的数量与所述实验组合因素信息的数量是一致的。
28.作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述根据所述关键因子
信息和所述因素水平信息构建组合实验设计表，包括：
29.根据所述关键因子信息中的因子数量，确定出表行数；
30.根据所述表行数、所述因素水平信息与所述关键因子信息中的因子数量的公约数关系来构建每一个所述关键因子对应的表列信息；
31.根据所有的所述表列信息，确定出组合实验设计表。
32.作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，在所述对所述初始实验方案信息进行仿真推演，得到仿真结果信息之后，所述方法还包括：
33.对所述仿真结果信息进行回归分析，得到置信度信息；
34.判断所述置信度信息是否满足置信水平，得到置信判断结果；
35.当所述置信判断结果为否时，对所述关键因子信息进行优化处理，并触发执行所述利用所述实验装备信息对所述关键因子信息进行处理，得到因素水平信息；
36.当所述置信判断结果为是时，根据所述初始实验方案信息，确定出所述防化洗消物资消耗实验方案。
37.本发明实施例第二方面公开了一种防化洗消物资消耗实验方案优化装置，装置包括：
38.获取模块，用于获取实验因子信息和实验装备信息；
39.第一处理模块，用于对所述实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息；所述关键因子信息包括若干个关键因子；
40.第二处理模块，用于利用所述实验装备信息对所述关键因子信息进行处理，得到因素水平信息；所述因素水平信息包括若干个水平值信息；每一个所述关键因子对应于唯一一个所述水平值信息；
41.设计模块，用于对所述关键因子信息和所述因素水平信息进行方案设计，得到初始实验方案信息；
42.仿真模块，用于对所述初始实验方案信息进行仿真推演，得到仿真结果信息；所述仿真结果信息用于对所述初始实验方案信息进行优化处理，以得到防化洗消物资消耗实验方案。
43.作为一种该可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述第一处理模块对所述实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息的具体方式为：
44.对所述实验因子信息进行计算处理，得到敏感度值信息；所述实验因子信息包括若干个实验因子；所述敏感度值信息包括若干个敏感度值；每一个所述实验因子对应于唯一一个所述敏感度值；
45.利用预设的动态阈值判断模型和所述敏感度值信息对所述实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息。
46.作为一种该可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述第一处理模块利用预设的动态阈值判断模型和所述敏感度值信息对所述实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息的具体方式为：
47.对所述实验因子信息进行分组处理，得到因子组信息；所述因子组信息包括至少一个因子组；所述因子组包括至少一个实验因子；
48.对所述因子组信息和所述敏感度值信息进行匹配处理，得到敏感度组信息；所述
敏感度组信息包括若干个敏感度组；所述敏感度组包括至少一个敏感度值；
49.对所述敏感度组信息进行轨迹期望值计算处理，得到敏感度轨迹期望值信息；所述敏感度轨迹期望值信息包括若干个敏感度轨迹期望值；每一个所述因子组对应于唯一一个所述敏感度轨迹期望值；
50.利用预设的动态阈值判断模型对所述因子组信息和所述敏感度组信息进行计算处理，得到动态阈值信息；所述动态阈值信息包括若干个动态阈值；每一个所述因子组对应于唯一一个所述动态阈值；
51.利用所述动态阈值信息和所述敏感度轨迹期望值信息对所述因子组信息进行判断筛选，得到关键因子信息。
52.作为一种该可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述第一处理模块利用所述动态阈值信息和所述敏感度轨迹期望值信息对所述因子组信息进行判断筛选，得到关键因子信息的具体方式为：
53.利用所述动态阈值信息对所述敏感度轨迹期望值信息进行判断筛选，得到目标轨迹期望值信息；所述目标轨迹期望值信息包括若干个目标轨迹期望值；
54.利用所述目标轨迹期望值信息对所述因子组信息进行匹配处理，得到目标因子组信息；
55.判断所述目标因子组信息是否满足搜索终止条件，得到搜索判断结果；所述搜索终止条件与所述目标因子组中的关键因子的数量相关；
56.当所述搜索判断结果为否时，利用所述目标因子组信息对所述因子组信息进行更新，并触发执行所述对所述因子组信息和所述敏感度值信息进行匹配处理，得到敏感度组信息；
57.当所述搜索判断结果为是时，根据所述目标因子组信息，确定出关键因子信息。
58.作为一种该可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述设计模块对所述关键因子信息和所述因素水平信息进行方案设计，得到初始实验方案信息的具体方式为：
59.根据所述关键因子信息和所述因素水平信息构建组合实验设计表；所述组合实验设计表包括若干个实验组合因素信息；
60.根据所述组合实验设计表，确定出初始实验方案信息；所述初始实验方案信息包括若干个初始实验方案；所述初始实验方案的数量与所述实验组合因素信息的数量是一致的。
61.作为一种该可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述设计模块根据所述关键因子信息和所述因素水平信息构建组合实验设计表的具体方式为：
62.根据所述关键因子信息中的因子数量，确定出表行数；
63.根据所述表行数、所述因素水平信息与所述关键因子信息中的因子数量的公约数关系来构建每一个所述关键因子对应的表列信息；
64.根据所有的所述表列信息，确定出组合实验设计表。
65.作为一种该可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，在所述仿真模块对所述初始实验方案信息进行仿真推演，得到仿真结果信息之后，所述装置还包括：
66.确定模块，用于对所述仿真结果信息进行回归分析，得到置信度信息；
67.判断所述置信度信息是否满足置信水平，得到置信判断结果；
68.当所述置信判断结果为否时，对所述关键因子信息进行优化处理，并触发执行所述利用所述实验装备信息对所述关键因子信息进行处理，得到因素水平信息；
69.当所述置信判断结果为是时，根据所述初始实验方案信息，确定出所述防化洗消物资消耗实验方案。
70.本发明第三方面公开了另一种防化洗消物资消耗实验方案优化装置，所述装置包括：
71.存储有可执行程序代码的存储器；
72.与所述存储器耦合的处理器；
73.所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明实施例第一方面公开的防化洗消物资消耗实验方案优化方法中的部分或全部步骤。
74.本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例第一方面公开的防化洗消物资消耗实验方案优化方法中的部分或全部步骤。
75.与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
76.本发明实施例中，获取实验因子信息和实验装备信息；对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息；关键因子信息包括若干个关键因子；利用实验装备信息对关键因子信息进行处理，得到因素水平信息；因素水平信息包括若干个水平值信息；每一个关键因子对应于唯一一个水平值信息；对关键因子信息和因素水平信息进行方案设计，得到初始实验方案信息；对初始实验方案信息进行仿真推演，得到仿真结果信息；仿真结果信息用于对初始实验方案信息进行优化处理，以得到防化洗消物资消耗实验方案。可见，本发明有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
附图说明
77.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
78.图1是本发明实施例公开的一种防化洗消物资消耗实验方案优化方法的流程示意图；
79.图2是本发明实施例公开的另一种防化洗消物资消耗实验方案优化方法的流程示意图；
80.图3是本发明实施例公开的一种防化洗消物资消耗实验方案优化装置的结构示意图；
81.图4是本发明实施例公开的另一种防化洗消物资消耗实验方案优化装置的结构示意图；
82.图5是本发明实施例公开的又一种防化洗消物资消耗实验方案优化装置的结构示意图。
具体实施方式
83.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
84.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
85.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
86.本发明公开了一种防化洗消物资消耗实验方案优化方法及装置，能够通过对实验因子信息和实验装备信息的综合处理，得到用于确定防化洗消物资消耗实验方案的仿真结果信息，有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。以下分别进行详细说明。
87.实施例一
88.请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种防化洗消物资消耗实验方案优化方法的流程示意图。其中，图1所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化方法应用于数据处理系统中，如用于防化洗消物资消耗实验方案优化管理的本地服务器或云端服务器等，本发明实施例不做限定。如图1所示，该防化洗消物资消耗实验方案优化方法可以包括以下操作：
89.101、获取实验因子信息和实验装备信息。
90.102、对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息。
91.本发明实施例中，上述关键因子信息包括若干个关键因子。
92.103、利用实验装备信息对关键因子信息进行处理，得到因素水平信息。
93.本发明实施例中，上述因素水平信息包括若干个水平值信息。
94.本发明实施例中，上述每一个关键因子对应于唯一一个水平值信息。
95.104、对关键因子信息和因素水平信息进行方案设计，得到初始实验方案信息。
96.105、对初始实验方案信息进行仿真推演，得到仿真结果信息。
97.本发明实施例中，上述仿真结果信息用于对初始实验方案信息进行优化处理，以得到防化洗消物资消耗实验方案。
98.可选的，上述实验装备信息包括装备类型，和/或，装备型号，本发明实施例不做限定。
99.可选的，上述水平值信息中的因素水平包括战场环境，和/或，弹药类型，和/或，目标类型，和/或，毁伤要求，本发明实施例不做限定。
100.可见，实施本发明实施例所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化方法能够通过对实验因子信息和实验装备信息的综合处理，得到用于确定防化洗消物资消耗实验方案的
仿真结果信息，有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
101.在一个可选的实施例中，上述对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息，包括：
102.对实验因子信息进行计算处理，得到敏感度值信息；实验因子信息包括若干个实验因子；敏感度值信息包括若干个敏感度值；每一个实验因子对应于唯一一个敏感度值；
103.利用预设的动态阈值判断模型和敏感度值信息对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息。
104.在该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，上述对实验因子信息进行计算处理，得到敏感度值信息的具体方式为：
105.对于任一实验因子，根据该实验因子的取值范围，确定出该实验因子的可选最大值和可选最小值；
106.根据可选最大值确定出第一响应值；
107.根据可选最小值确定出第二响应值；
108.计算第一响应值和第二响应值的差值，得到该实验因子对应的敏感度值。
109.可选的，上述敏感度值越大表征实验因子的敏感度越高，敏感度值越小表征实验因子的敏感度越低。
110.可见，实施本发明实施例所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化方法能够通过对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息，有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
111.在另一个可选的实施例中，上述利用预设的动态阈值判断模型和敏感度值信息对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息，包括：
112.对实验因子信息进行分组处理，得到因子组信息；因子组信息包括至少一个因子组；因子组包括至少一个实验因子；
113.对因子组信息和敏感度值信息进行匹配处理，得到敏感度组信息；敏感度组信息包括若干个敏感度组；敏感度组包括至少一个敏感度值；
114.对敏感度组信息进行轨迹期望值计算处理，得到敏感度轨迹期望值信息；敏感度轨迹期望值信息包括若干个敏感度轨迹期望值；每一个因子组对应于唯一一个敏感度轨迹期望值；
115.利用预设的动态阈值判断模型对因子组信息和敏感度组信息进行计算处理，得到动态阈值信息；动态阈值信息包括若干个动态阈值；每一个因子组对应于唯一一个动态阈值；
116.利用动态阈值信息和敏感度轨迹期望值信息对因子组信息进行判断筛选，得到关键因子信息。
117.可选的，上述动态阈值判断模型的具体形式为：
[0118][0119]
其中，r为动态阈值；θi为第i个关键因子对应的敏感度值，i＝1，2，
…
n；fj为第j个关键因子对应的数值，j＝1，2，
…
n；为随机变量；n为因子组中关键因子的数量。
[0120]
可见，实施本发明实施例所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化方法能够利用
预设的动态阈值判断模型和敏感度值信息对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息，有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
[0121]
在又一个可选的实施例中，上述利用动态阈值信息和敏感度轨迹期望值信息对因子组信息进行判断筛选，得到关键因子信息，包括：
[0122]
利用动态阈值信息对敏感度轨迹期望值信息进行判断筛选，得到目标轨迹期望值信息；目标轨迹期望值信息包括若干个目标轨迹期望值；
[0123]
利用目标轨迹期望值信息对因子组信息进行匹配处理，得到目标因子组信息；
[0124]
判断目标因子组信息是否满足搜索终止条件，得到搜索判断结果；搜索终止条件与目标因子组中的关键因子的数量相关；
[0125]
当搜索判断结果为否时，利用目标因子组信息对因子组信息进行更新，并触发执行对因子组信息和敏感度值信息进行匹配处理，得到敏感度组信息；
[0126]
当搜索判断结果为是时，根据目标因子组信息，确定出关键因子信息。
[0127]
在该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，上述利用动态阈值信息对敏感度轨迹期望值信息进行判断筛选，得到目标轨迹期望值信息的具体方式为：
[0128]
对于任一敏感度轨迹期望值，判断该敏感度轨迹期望值是否大于等于该敏感度轨迹期望值对应的动态阈值，得到阈值判断结果；
[0129]
当阈值判断结果为是时，确定该敏感度轨迹期望值为一个目标轨迹期望值。
[0130]
可选的，上述搜索终止条件为目标因子组中的关键因子的数量为1。
[0131]
可见，实施本发明实施例所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化方法能够利用动态阈值信息和敏感度轨迹期望值信息对因子组信息进行判断筛选，得到关键因子信息，更有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
[0132]
实施例二
[0133]
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种防化洗消物资消耗实验方案优化方法的流程示意图。其中，图2所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化方法应用于数据处理系统中，如用于防化洗消物资消耗实验方案优化管理的本地服务器或云端服务器等，本发明实施例不做限定。如图2所示，该防化洗消物资消耗实验方案优化方法可以包括以下操作：
[0134]
201、获取实验因子信息和实验装备信息。
[0135]
202、对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息。
[0136]
203、利用实验装备信息对关键因子信息进行处理，得到因素水平信息。
[0137]
204、对关键因子信息和因素水平信息进行方案设计，得到初始实验方案信息。
[0138]
205、根据关键因子信息和因素水平信息构建组合实验设计表。
[0139]
本发明实施例中，上述组合实验设计表包括若干个实验组合因素信息。
[0140]
206、根据组合实验设计表，确定出初始实验方案信息。
[0141]
本发明实施例中，上述初始实验方案信息包括若干个初始实验方案。
[0142]
本发明实施例中，上述初始实验方案的数量与实验组合因素信息的数量是一致的。
[0143]
本发明实施例中，针对步骤201-步骤204的具体技术细节和技术名词解释，可以参照实施例一中针对步骤101-步骤104的详细描述，本发明实施例不再赘述。
[0144]
可见，实施本发明实施例所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化方法能够通过对实验因子信息和实验装备信息的综合处理，得到用于确定防化洗消物资消耗实验方案的仿真结果信息，有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
[0145]
在一个可选的实施例中，上述根据关键因子信息和因素水平信息构建组合实验设计表，包括：
[0146]
根据关键因子信息中的因子数量，确定出表行数；
[0147]
根据表行数、因素水平信息与关键因子信息中的因子数量的公约数关系来构建每一个关键因子对应的表列信息；
[0148]
根据所有的表列信息，确定出组合实验设计表。
[0149]
可选的，上述组合实验设计表中每个关键因子的水平仅做一次实验，任意两个关键因子的实验点在平面的格子点上，每行、每列有且仅有一个实验点。
[0150]
举例来说，关键因子的因素和因素水平有：毒剂种类(核袭击、沙林毒气袭击、梭曼毒气袭击、维埃克斯毒气袭击、生物袭击)、地形情况(水网稻田地、平原地、丘陵地、戈壁沙漠、高寒山地)、气象条件(大雨天气、大雪天气、大风天气、大雾天气、沙尘暴天气)、消毒类型(道路消毒、地域消毒、装备消毒、装备消除、人员洗消)。按照上述方法，采用关键因子1～4(毒剂种类、地形情况、气象条件和消毒类型)与因素水平的数量5的最大公约数为1的数来构造列，以因素水平的数量5来确定表行数，形成的组合实验设计表如下。
[0151] 毒剂种类地形情况气象条件消毒类型1核袭击平原地大风天气装备消除2沙林毒气袭击戈壁沙漠沙尘暴天气道路消毒3梭曼毒气袭击水网稻田地大雪天气装备消毒4维埃克斯毒气袭击丘陵地大雾天气人员洗消5生物袭击高寒山地大雨天气地域消毒
[0152]
可见，实施本发明实施例所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化方法能够根据关键因子信息和因素水平信息构建组合实验设计表，更有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
[0153]
在另一个可选的实施例中，在对初始实验方案信息进行仿真推演，得到仿真结果信息之后，方法还包括：
[0154]
对仿真结果信息进行回归分析，得到置信度信息；
[0155]
判断置信度信息是否满足置信水平，得到置信判断结果；
[0156]
当置信判断结果为否时，对关键因子信息进行优化处理，并触发执行利用实验装备信息对关键因子信息进行处理，得到因素水平信息；
[0157]
当置信判断结果为是时，根据初始实验方案信息，确定出防化洗消物资消耗实验方案。
[0158]
可选的，根据得到的置信水平，确立上述毒剂种类、地形情况、气象条件和消毒类型5中关键因素的防化洗消物资消耗实验方案，并确定方案中因素水平的水平值，按照每个
关键因子组合实验1次的方式，进行全面实验需要进行54次仿真实验，采用正交设计方需要进行52次仿真实验，但是本技术方法只需要进行5次仿真实验就能保证实验效果，降低了实验复杂度。
[0159]
可见，实施本发明实施例所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化方法能够对仿真结果信息进行综合处理得到防化洗消物资消耗实验方案，更有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
[0160]
实施例三
[0161]
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种防化洗消物资消耗实验方案优化装置的结构示意图。其中，图3所描述的装置能够应用于数据处理系统中，如用于防化洗消物资消耗实验方案优化管理的本地服务器或云端服务器等，本发明实施例不做限定。如图3所示，该装置可以包括：
[0162]
获取模块，用于获取实验因子信息和实验装备信息；
[0163]
第一处理模块，用于对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息；关键因子信息包括若干个关键因子；
[0164]
第二处理模块，用于利用实验装备信息对关键因子信息进行处理，得到因素水平信息；因素水平信息包括若干个水平值信息；每一个关键因子对应于唯一一个水平值信息；
[0165]
设计模块，用于对关键因子信息和因素水平信息进行方案设计，得到初始实验方案信息；
[0166]
仿真模块，用于对初始实验方案信息进行仿真推演，得到仿真结果信息；仿真结果信息用于对初始实验方案信息进行优化处理，以得到防化洗消物资消耗实验方案。
[0167]
可见，实施图3所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化装置，能够通过对实验因子信息和实验装备信息的综合处理，得到用于确定防化洗消物资消耗实验方案的仿真结果信息，有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
[0168]
在另一个可选的实施例中，如图4所示，第一处理模块对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息的具体方式为：
[0169]
对实验因子信息进行计算处理，得到敏感度值信息；实验因子信息包括若干个实验因子；敏感度值信息包括若干个敏感度值；每一个实验因子对应于唯一一个敏感度值；
[0170]
利用预设的动态阈值判断模型和敏感度值信息对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息。
[0171]
可见，实施图4所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化装置，能够通过对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息，有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
[0172]
在又一个可选的实施例中，如图4所示，第一处理模块利用预设的动态阈值判断模型和敏感度值信息对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息的具体方式为：
[0173]
对实验因子信息进行分组处理，得到因子组信息；因子组信息包括至少一个因子组；因子组包括至少一个实验因子；
[0174]
对因子组信息和敏感度值信息进行匹配处理，得到敏感度组信息；敏感度组信息
包括若干个敏感度组；敏感度组包括至少一个敏感度值；
[0175]
对敏感度组信息进行轨迹期望值计算处理，得到敏感度轨迹期望值信息；敏感度轨迹期望值信息包括若干个敏感度轨迹期望值；每一个因子组对应于唯一一个敏感度轨迹期望值；
[0176]
利用预设的动态阈值判断模型对因子组信息和敏感度组信息进行计算处理，得到动态阈值信息；动态阈值信息包括若干个动态阈值；每一个因子组对应于唯一一个动态阈值；
[0177]
利用动态阈值信息和敏感度轨迹期望值信息对因子组信息进行判断筛选，得到关键因子信息。
[0178]
可见，实施图4所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化装置，能够利用预设的动态阈值判断模型和敏感度值信息对实验因子信息进行筛选处理，得到关键因子信息，有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
[0179]
在又一个可选的实施例中，如图4所示，第一处理模块利用动态阈值信息和敏感度轨迹期望值信息对因子组信息进行判断筛选，得到关键因子信息的具体方式为：
[0180]
利用动态阈值信息对敏感度轨迹期望值信息进行判断筛选，得到目标轨迹期望值信息；目标轨迹期望值信息包括若干个目标轨迹期望值；
[0181]
利用目标轨迹期望值信息对因子组信息进行匹配处理，得到目标因子组信息；
[0182]
判断目标因子组信息是否满足搜索终止条件，得到搜索判断结果；搜索终止条件与目标因子组中的关键因子的数量相关；
[0183]
当搜索判断结果为否时，利用目标因子组信息对因子组信息进行更新，并触发执行对因子组信息和敏感度值信息进行匹配处理，得到敏感度组信息；
[0184]
当搜索判断结果为是时，根据目标因子组信息，确定出关键因子信息。
[0185]
可见，实施图4所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化装置，能够利用动态阈值信息和敏感度轨迹期望值信息对因子组信息进行判断筛选，得到关键因子信息，更有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
[0186]
在又一个可选的实施例中，如图4所示，设计模块对关键因子信息和因素水平信息进行方案设计，得到初始实验方案信息的具体方式为：
[0187]
根据关键因子信息和因素水平信息构建组合实验设计表；组合实验设计表包括若干个实验组合因素信息；
[0188]
根据组合实验设计表，确定出初始实验方案信息；初始实验方案信息包括若干个初始实验方案；初始实验方案的数量与实验组合因素信息的数量是一致的。
[0189]
可见，实施图4所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化装置，能够通过对实验因子信息和实验装备信息的综合处理，得到用于确定防化洗消物资消耗实验方案的仿真结果信息，有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
[0190]
在又一个可选的实施例中，如图4所示，设计模块根据关键因子信息和因素水平信息构建组合实验设计表的具体方式为：
[0191]
根据关键因子信息中的因子数量，确定出表行数；
[0192]
根据表行数、因素水平信息与关键因子信息中的因子数量的公约数关系来构建每一个关键因子对应的表列信息；
[0193]
根据所有的表列信息，确定出组合实验设计表。
[0194]
可见，实施图4所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化装置，能够根据关键因子信息和因素水平信息构建组合实验设计表，更有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
[0195]
在又一个可选的实施例中，如图4所示，在仿真模块对初始实验方案信息进行仿真推演，得到仿真结果信息之后，装置还包括：
[0196]
确定模块，用于对仿真结果信息进行回归分析，得到置信度信息；
[0197]
判断置信度信息是否满足置信水平，得到置信判断结果；
[0198]
当置信判断结果为否时，对关键因子信息进行优化处理，并触发执行利用实验装备信息对关键因子信息进行处理，得到因素水平信息；
[0199]
当置信判断结果为是时，根据初始实验方案信息，确定出防化洗消物资消耗实验方案。
[0200]
可见，实施图4所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化装置，能够对仿真结果信息进行综合处理得到防化洗消物资消耗实验方案，更有利于剔除不合理的实验因素和水平，压缩实验范围，进而减少实验次数，提升实验效率，解决实验方案组合爆炸的问题。
[0201]
实施例四
[0202]
请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种防化洗消物资消耗实验方案优化装置的结构示意图。其中，图5所描述的装置能够应用于数据处理系统中，如用于防化洗消物资消耗实验方案优化管理的本地服务器或云端服务器等，本发明实施例不做限定。如图5所示，该装置可以包括：
[0203]
存储有可执行程序代码的存储器401；
[0204]
与存储器401耦合的处理器402；
[0205]
处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，用于执行实施例一或实施例二所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化方法中的步骤。
[0206]
实施例五
[0207]
本发明实施例公开了一种计算机读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行实施例一或实施例二所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化方法中的步骤。
[0208]
实施例六
[0209]
本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二所描述的防化洗消物资消耗实验方案优化方法中的步骤。
[0210]
以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动
的情况下，即可以理解并实施。
[0211]
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(read-only memory，rom)、随机存储器(random access memory，ram)、可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、一次可编程只读存储器(one-time programmable read-only memory，otprom)、电子抹除式可复写只读存储器(electrically-erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
[0212]
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种防化洗消物资消耗实验方案优化方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。