一种面向数据要素流通的多目标约束收益分配方法

本发明公开了一种面向数据要素流通的多目标约束收益分配方法，该方法包括：对各数据提供方的贡献度、数据质量、信誉和时效性进行多维度评估，其中数据质量采用规则评分与语义评分的混合质量算子，语义评分支持代理评分与真实模型接口并在异常时回退；基于非线性耦合函数融合多维评估指标生成综合得分；设置质量门控和信誉惩罚机制过滤低质量或低信誉参与方；构建包含性能提升、供给稳定性和风险控制的多目标效用函数，在预算守恒、非负分配和性能下界约束下进行约束优化求解，获得静态最优分配方案，并将分配公平性（基尼系数）作为独立监控指标同步输出；进一步构建强化学习环境，以多维特征为状态、动态调节系数为动作，通过策略梯度方法学习随环境变化自适应调节的分配策略。本发明能够在多方数据协作场景中实现兼顾效率、公平、风险抑制与供给稳定性的收益分配，并提供可复现、可审计的评估结果，在综合效用、供给稳定性和风险控制方面均具有显著优势。