第四十六章 认知决策引擎源码实现WSaiOS Cognitive Decision Engine
第四十六章
WSaiOS Cognitive Decision Engine认知决策引擎源码实现
46.3 Utility Evaluation Engine效用评价引擎源码实现
在46.2节中，我们完成：
- Decision State Model；
- Cognitive State；
- Environment State；
- Goal State；
- Memory State；
- Runtime State Bus。
此时Decision Engine已经能够获取：
Goal
+
State
+
Context
但是：
一个目标通常存在多个可执行方案。
例如：
目标：
提高系统运行效率候选：
方案A：
增加缓存方案B：
关闭后台任务方案C：
升级硬件资源系统必须回答：
哪一个方案价值最高？
因此设计：
Utility Evaluation Engine
效用评价引擎
46.3.1 Utility Evaluation Engine定位
Utility Evaluation Engine负责：
对候选决策方案进行量化评价。
输入：
Candidate Actions
+
Current State
+
Goal
输出：
Utility Score
+
Ranking
+
Best Decision
系统位置：
Decision Engine
│
▼
Utility Evaluation Engine
│
┌──────────────┼──────────────┐
▼ ▼ ▼
Cost Benefit Risk
Model Model Model
│
▼
Decision Selector
46.3.2 Utility Evaluation设计目标
WSaiOS采用：
Multi Factor Utility Model
综合：
- 收益；
- 成本；
- 风险；
- 置信度；
- 历史成功率。
公式：
Utility Score
=
Benefit Weight
-
Cost Weight
-
Risk Weight
+
Confidence Bonus
数学表示：
U = B - C - R + P其中：
B：
Benefit收益
C：
Cost成本
R：
Risk风险
P：
Probability置信奖励
46.3.3 Utility模块结构
目录：
decision_engine/
├── utility/
│
├── engine.py
├── model.py
├── calculator.py
├── scorer.py
├── ranking.py
└── validator.py
46.3.4 Utility Model数据结构
文件：
utility/model.py源码：
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class UtilityScore:
action:str
benefit:float
cost:float
risk:float
confidence:float
total:float
def to_dict(self):
return {
"action":
self.action,
"utility":
self.total
}
示例：
{
"action":
"Optimize Cache",
"benefit":
0.9,
"cost":
0.2,
"risk":
0.1,
"confidence":
0.8,
"total":
0.85
}
46.3.5 Benefit Calculator收益计算器
负责：
计算方案收益。
例如：
方案：
Optimize Cache收益：
Performance Increase
+
Resource Saving
文件：
calculator.py源码：
class BenefitCalculator:
def calculate(
self,
action,
state
):
if action=="Optimize Cache":
return 0.8
return 0.5
46.3.6 Cost Calculator成本计算
成本包括：
CPU Cost
Memory Cost
Time Cost
Resource Cost
源码：
class CostCalculator:
def calculate(
self,
action
):
if action=="Upgrade Hardware":
return 0.8
return 0.2
46.3.7 Risk Analyzer风险评价
风险：
包括：
- 执行失败概率；
- 系统影响；
- 数据损失风险。
文件：
risk.py源码：
class RiskAnalyzer:
def analyze(
self,
action
):
risks={
"Upgrade Hardware":0.7,
"Optimize Cache":0.1
}
return risks.get(
action,
0.3
)
46.3.8 Confidence Evaluation置信评价
来源：
- Reasoning结果；
- 历史经验；
- Feedback数据。
源码：
class ConfidenceEvaluator:
def evaluate(
self,
action
):
return 0.8
46.3.9 Utility计算器
文件：
utility/calculator.py源码：
class UtilityCalculator:
def calculate(
self,
benefit,
cost,
risk,
confidence
):
return (
benefit
-
cost
-
risk
+
confidence*0.2
)
示例：
输入：
Benefit=0.9
Cost=0.2
Risk=0.1
Confidence=0.8计算：
0.9-0.2-0.1+0.16
=0.7646.3.10 Decision Scoring评分系统
多个方案：
需要排序。
例如：
输入：
Action A
Utility=0.76
Action B
Utility=0.62
Action C
Utility=0.40排序：
A
>
B
>
C
源码：
class DecisionRanker:
def rank(
self,
scores
):
return sorted(
scores,
key=lambda x:x.total,
reverse=True
)
46.3.11 Utility Evaluation Engine核心控制器
文件：
utility/engine.py源码：
class UtilityEvaluationEngine:
def __init__(self):
self.benefit=BenefitCalculator()
self.cost=CostCalculator()
self.risk=RiskAnalyzer()
self.confidence=ConfidenceEvaluator()
self.calculator=UtilityCalculator()
def evaluate(
self,
actions,
state
):
results=[]
for action in actions:
b=self.benefit.calculate(
action,
state
)
c=self.cost.calculate(
action
)
r=self.risk.analyze(
action
)
p=self.confidence.evaluate(
action
)
score=self.calculator.calculate(
b,c,r,p
)
results.append(
{
"action":
action,
"utility":
score
}
)
return sorted(
results,
key=lambda x:x["utility"],
reverse=True
)
46.3.12 Utility运行示例
目标：
Improve System Speed候选：
Optimize Cache
Reduce Tasks
Upgrade Hardware评价：
| Action | Utility |
|---|---|
| Optimize Cache | 0.82 |
| Reduce Tasks | 0.71 |
| Upgrade Hardware | 0.45 |
输出：
{
"best_action":
"Optimize Cache",
"utility":
0.82
}
46.3.13 与Strategy Selector连接
完整流程：
Planner
↓
Candidate Actions
↓
Utility Evaluation
↓
Ranking
↓
Strategy Selector
↓
Best Decision
46.3.14 与Feedback Engine连接
执行后：
Decision
↓
Execution
↓
Feedback
↓
Utility Update
↓
Future Decision Optimization
反馈：
成功：
提高：
Confidence
失败：
降低：
Utility Weight
46.3.15 工程特点
1. 数值化决策
避免：
随机选择。
2. 多目标优化
支持：
性能；
成本；
风险；
收益。
3. 可解释
每个决策：
都有评分依据。
4. 支持持续优化
结合：
Feedback Engine。
46.3 本节总结
完成：
Utility Evaluation Engine效用评价引擎源码实现
实现：
✅ Utility Model
✅ Benefit Calculator
✅ Cost Calculator
✅ Risk Analyzer
✅ Confidence Evaluation
✅ Utility Calculation
✅ Decision Ranking
✅ Feedback Optimization接口
当前第四十六章进度：
46.1 Decision Engine Architecture ✅
46.2 Decision State Model ✅
46.3 Utility Evaluation Engine ✅
下一节：
46.4 Decision Planning Engine决策规划引擎源码实现
重点：
- Action Planning
- Goal Decomposition
- Task Sequencing
- Resource Planning
- Constraint Handling
- Plan Optimization
- Execution Engine Integration
进入：
目标 → 计划 → 行动路径
阶段。