第五十四章
WSaiOS Cognitive Decision Engine决策引擎源码实现
54.12 Decision Intelligence Model决策智能模型源码实现
在54.11节中，我们完成：
- Goal Management；
- Option Generation；
- Decision Evaluation；
- Strategy Selection；
- Action Planning。
此时WSaiOS Decision Engine已经具备：
Goal
↓
Options
↓
Evaluation
↓
Selection
↓
Action Plan但是：
简单选择最高评分方案并不足以形成真正的认知决策。
现实环境中的决策通常具有：
- 多目标；
- 不确定性；
- 风险；
- 成本；
- 时间限制；
- 动态变化。
因此：
WSaiOS设计：
Decision Intelligence Model
决策智能模型
54.12.1 Decision Intelligence定位
Decision Intelligence Model负责：
模拟认知决策过程。
输入：
Goal
Context
Knowledge
Reasoning Result
Options
输出：
Optimal Decision
Confidence
Risk
Strategy
架构：
Decision Engine
│
Decision Intelligence Model
│
┌──────────┬──────────┬──────────┐
▼ ▼ ▼
Scoring Risk Utility
Model Model Model
54.12.2 Decision Model核心组成
包括：
（1）Decision Scoring Model
决策评分模型。
（2）Multi-objective Decision
多目标决策。
（3）Risk Evaluation
风险评估。
（4）Utility Calculation
效用计算。
（5）Priority System
优先级系统。
（6）Adaptive Strategy
自适应策略。
54.12.3 模块结构
目录：
decision_engine/
├── intelligence/
│
├── scoring.py
├── objective.py
├── risk.py
├── utility.py
├── priority.py
└── adaptive.py
54.12.4 Decision Scoring Model决策评分模型
54.12.4.1 模型思想
每个方案：
计算综合分数。
公式：
Decision Score =
Benefit
+
Confidence
-
Cost
-
Risk
例如：
方案：
| 方案 | 收益 | 成本 | 风险 | 评分 |
|---|---|---|---|---|
| Cache | 90 | 10 | 5 | 85 |
| Upgrade Server | 80 | 40 | 20 | 20 |
选择：
Cache
文件：
scoring.py源码：
class DecisionScoring:
def calculate(
self,
benefit,
cost,
risk
):
return (
benefit
-
cost
-
risk
)
测试：
score = scoring.calculate(
90,
10,
5
)
结果：
75
54.12.5 Multi-objective Decision多目标决策
现实任务：
不是单一目标。
例如：
服务器优化：
目标：
降低成本
提高性能
降低风险
保持稳定
模型：
Goal1
+
Goal2
+
Goal3
↓
Decision
文件：
objective.py源码：
class MultiObjectiveDecision:
def evaluate(
self,
objectives
):
score=0
for obj in objectives:
score+=obj.score
return score
54.12.6 Risk Evaluation风险评估
决策必须考虑：
失败可能。
风险因素：
Technical Risk
Resource Risk
Time Risk
Failure Risk
模型：
Risk Level
=
Probability
×
Impact
文件：
risk.py源码：
class RiskEvaluator:
def calculate(
self,
probability,
impact
):
return (
probability *
impact
)
示例：
risk.calculate(
0.2,
50
)
结果：
10
54.12.7 Utility Calculation效用计算
效用：
衡量最终价值。
模型：
Utility
=
Benefit
-
Cost
文件：
utility.py源码：
class UtilityCalculator:
def calculate(
self,
benefit,
cost
):
return benefit-cost
54.12.8 Priority System优先级系统
多个任务：
需要排序。
例如：
任务：
Fix Security
Priority 100
Optimize Speed
Priority 80
UI Update
Priority 40
文件：
priority.py源码：
class PrioritySystem:
def sort(
self,
tasks
):
return sorted(
tasks,
key=lambda x:x.priority,
reverse=True
)
54.12.9 Adaptive Strategy自适应策略
环境变化：
策略需要调整。
例如：
原策略：
Increase Server
发现：
成本过高。
调整：
Optimize Database
文件：
adaptive.py源码：
class AdaptiveStrategy:
def adapt(
self,
feedback
):
if feedback=="failed":
return "change strategy"
return "continue"
54.12.10 Decision Intelligence完整流程
Goal
↓
Candidate Options
↓
Scoring
↓
Risk Analysis
↓
Utility Calculation
↓
Priority Ranking
↓
Strategy Selection
↓
Adaptive Adjustment
↓
Decision Output
54.12.11 示例：自动系统优化决策
输入：
Problem:
API Response Slow
Goal:
Improve Performance
候选方案：
A:
Enable Cache
B:
Upgrade Server
C:
Optimize Database
评分：
Cache:
Score 88
Database:
Score 82
Server:
Score 65
风险：
Cache:
Low Risk
Server:
High Cost
最终：
{
"decision":
"Enable Cache",
"confidence":
0.91,
"risk":
"low"
}
54.12.12 本节总结
完成：
Decision Intelligence Model源码设计
实现：
✅ Decision Scoring Model
✅ Multi-objective Decision
✅ Risk Evaluation
✅ Utility Calculation
✅ Priority System
✅ Adaptive Strategy
当前第五十四章进度：
54.1 Decision Architecture ✅
54.2 Decision Responsibility ✅
54.3 Module Design ✅
54.4 Decision Core ✅
54.5 Decision Object ✅
54.6 Goal Management ✅
54.7 Option Generation ✅
54.8 Decision Evaluation ✅
54.9 Strategy Selection ✅
54.10 Action Planning ✅
54.11 Decision Pipeline ✅
54.12 Decision Intelligence Model ✅
下一节：
54.13 Decision Runtime Integration与综合测试
重点：
- Decision Runtime启动
- Reasoning → Decision连接测试
- Multi-objective测试
- Risk Evaluation测试
- Strategy Selection测试
- Action Planning测试
- WSaiOS Cognitive Decision Engine v1.0完成
进入：
WSaiOS从决策模型 → 自主执行智能阶段。