更新时间：2024-09-30 23:16
Adversarial Interpretive Structure Modeling Method（简称 AISM）是在经典的解释结构模型（ISM）基础上，融入生成对抗网络（GAN）中的博弈对抗（Adversarial）思想，最新提出的一种模型方法。一言以蔽之AISM就是在不损失系统功能的前提下，通过相反的层级抽取规则，得出一对最简的层次化的拓扑图。
AISM是2020年新提出的一种方法，它源自于博弈解释结构模型，其核心是在ISM结果优先的层级抽取规则的基础上，加入与之对立的原因优先的层级抽取规则，从而建立一组对抗的层级拓扑图。这种成对的拓扑层级图的方式来解释要素优劣（因果）排序的方法称之为对抗解释结构模型（AISM）。
相较于文字、表格、数学符号等方式，AISM在结果呈现上非常直观且清晰，它把要素（评价对象、方案、样本）看成一个结点，将存在因果（优劣、可达）关系的结点用有向线段标识，AISM最终以有向拓扑层级图的方式呈现结点间的因果（优劣、可达）关系，进而很容易得出评价对象的优劣。习惯上把越优的结点放置于上面的层级，越劣的结点放置在越下的层级，最终按照层级的高低给出各个结点的排序，最上层的结点为最优集，最下层的为最劣集。层级从下至上形成由劣到优的排序系列。
需要特别指出的是通过结果（优要素）优先与原因（劣要素）优先层级抽取的方式，得到的有向拓扑层级图可能并不一致。这种不一致恰好是观察研究的重点。
在有向拓扑层级图中，若某个要素处于不同的拓扑层级，则称这个要素为活动要素（Activity elements）。
具有活动要素的系统称之为可拓变系统（Extension variable system），也叫活动系统或拓扑活动系统。
不含活动要素的系统称之为刚性系统（Rigid system），也叫拓扑刚性系统（Topological rigid system）。
在刚性系统中存在着一类完全刚性系统（Completely rigid system）。
完全刚性系统具有如下三个特性。
其一，关系矩阵中的要素从小到大排序后形成上三角矩阵的满阵形式，即对角线右上方全为1，对角线左下方全为0；同理，关系矩阵中的要素从大到小排列后，则形成下三角矩阵的满阵形式。
其二，两种有向拓扑层级图的结果是一致的，展现为直链型。
其三，任意两个评价对象（样本，要素，方案）之间都有确定的比较关系（优劣，好坏，可达，大小）。
第一、拓扑序方向一致
第二、层级数相同且最少
第三、线段最少即以一般性骨架矩阵代替
一般性骨架矩阵详情请参见解释结构模型的核心运算。
第四、回路以最简菊花链形式表达
、
1第一类、优劣、好坏比较排序类运用
计算过程为：
D：决策矩阵，评价矩阵，即有n行，m列的矩阵。n代表要素（评价对象，方案，样本，样品）m代表属性（维度，评价准则，决策项，指标……）
A：关系矩阵，为n×n的布尔方阵。
其中 为最核心的一步
对于D中的每一列都具有严格的可比性。
对于含有m列的评价矩阵D，其中的任意一列即指标维度，具有同属性，可比较的前提。维度的这种优劣的比较至少有着两种属性。
数值越大越优，数值越小越差，称之为正向指标。记作p1、p2……pm。 数值越小越好，数值越大越差，称之为负向指标。记作q1、q2……qm。
对于决策矩阵D中的任意两行x,y
负向指标有且同时有
正向指标有
符合上述规则，要素x与要素y的偏序关系记作：
的意义为y要素优于(好于)x要素
上述规则成为偏序规则。对于决策矩阵通过偏序规则可以得到关系矩阵 A
由决策矩阵到关系矩阵算例见算例部分。
第二类、因果、可达逻辑排序类运用
其中：
A：关系矩阵，为布尔方阵。
I：单位矩阵，即主对角线全部为1的矩阵。
B：相乘矩阵，即主对角线填充1以后的布尔矩阵
R：可达矩阵，即B一直乘下去，不再变化后得到的矩阵称之为可达矩阵
对于布尔方阵，有可达集合 R，先行集合 Q，共同集合 T，其中T = R ∩ Q。
以关系矩阵 A 为例，对于其要素：
的可达集合记作R（），即要素对应行值为 1 的所有要素。
的先行集合记作Q（），即要素对应列值为 1 的所有要素。
的共同集合记作T（），即R(i) ∩ Q（）。
(1)UP型层级拓扑图
UP 型层级图，即结果优先的层级划分，其抽取规则为：T（） = R（）。
只要可达集与共同集相同，就抽取出相关要素。每次抽取出来的要素放置在上方，依次按照由上往下的顺序放置抽取出的要素。
(2)DOWN型层级拓扑图
DOWN 型层级图，即原因优先的层级划分，其抽取规则为：T（）= Q（）。
每次抽取出来的要素放置在下方，依次按照由下往上的顺序放置抽取出的要素。
UP 型和 DOWN 型属于一组对立型的画法，关系矩阵中的要素即为评价对象，评价对象之间的优劣（好坏，高低）通过有向线段表示，越优的评价对象置于最上层，因此最上层的评价对象即为帕累托最优，或者为最终结果。
简单偏序规则算例：
对于只有1列的决策矩阵，且该列为正向指标
以第三行第一列为例：其中A3到A1由于A1优于A3所以其值为真即为1
对于只有1列的决策矩阵，且该列为负向指标
优劣类的算例。
实际运用算例：
样本均值属于越小越好，为负向指标
标准误差属于越小越好，为负向指标。
关系矩阵为：
以A4到A1为例即A1优于A4
最终的对抗层级拓扑图5如下