[發(fā)明專利]供需優(yōu)化匹配方法及框架

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010002233.0
• 申請(qǐng)日: 2020-01-02
• 公開（公告）號(hào): CN111222697A
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫雁飛;喬峰;亓?xí)x;許斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04;G06F16/901;G06F16/906;G06N20/00
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責(zé)任公司 32102
• 代理人: 姚姣陽

本發(fā)明提供了一種供需優(yōu)化匹配方法及框架，包括供需實(shí)例結(jié)構(gòu)化層，用于定義供需數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換任務(wù)數(shù)據(jù)，以及轉(zhuǎn)換服務(wù)數(shù)據(jù)；任務(wù)分治層，通過將供需實(shí)例分類后并采樣，重組適配域，用于任務(wù)的分治；供需匹配與優(yōu)化層，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，在匹配的供需基礎(chǔ)上找到更好的供需組合，并在不同的分治優(yōu)化任務(wù)中分享訓(xùn)練參數(shù)，以加速整個(gè)優(yōu)化的進(jìn)程。本發(fā)明從更加宏觀的角度去考慮服務(wù)和任務(wù)間的內(nèi)在聯(lián)系，而且能夠?yàn)槿蝿?wù)的分治提供基礎(chǔ)，從而實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的供需匹配與優(yōu)化，能夠更方便的進(jìn)行并行匹配和優(yōu)化，極大地增加了匹配和優(yōu)化的效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種供需優(yōu)化匹配方法及框架，屬于智慧制造領(lǐng)域。

背景技術(shù)

制造資源與制造能力的供需匹配與優(yōu)化配置一直是各類先進(jìn)制造系統(tǒng)(AdvancedManufacturing Systems,AMSs)需要解決的關(guān)鍵問題。當(dāng)今的智慧云制造產(chǎn)業(yè)存在著制造資源分散、資源種類繁雜、缺乏統(tǒng)一描述架構(gòu)等問題。這些問題極大的阻礙了智慧云制造的發(fā)展，限制了有效的供需匹配和優(yōu)化方法的實(shí)施。

而現(xiàn)有技術(shù)難以對(duì)大規(guī)模的供需匹配場(chǎng)景做適配，且效率低下，并且只進(jìn)行了簡(jiǎn)單的供需匹配，并沒有對(duì)匹配效果進(jìn)行評(píng)估。因此，在當(dāng)前社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)作的環(huán)境下，迫切需要解決的是如何高效、低成本地將各種分布式制造資源和能力以制造服務(wù)的形式整合在一起，以及如何在整合的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的供需匹配與優(yōu)化。

有鑒于此，確有必要提出一種供需優(yōu)化匹配方法及框架，以解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種供需優(yōu)化匹配方法及框架，依托機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)和算法，構(gòu)建一個(gè)面向智慧制造領(lǐng)域的供需優(yōu)化適配框架，該框架不僅能夠有效解決大規(guī)模供需對(duì)象匹配問題，而且對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，使供需之間能夠達(dá)成最優(yōu)適配。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種供需優(yōu)化匹配方法，包括以下步驟：

步驟1、使用供需實(shí)例結(jié)構(gòu)化層中的供需數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化模塊，將原始供需實(shí)例池中的原始供需數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)的供需數(shù)據(jù)，并存放在結(jié)構(gòu)化供需數(shù)據(jù)實(shí)例池中；

步驟2、使用任務(wù)分治層中的供需實(shí)例分類模塊，將結(jié)構(gòu)化供需數(shù)據(jù)實(shí)例池中的結(jié)構(gòu)化供需數(shù)據(jù)進(jìn)行分類；

步驟3、使用任務(wù)分治層中的供需實(shí)例采樣模塊，將分類好的供需數(shù)據(jù)采樣形成眾多小的子適配域；

步驟4、通過供需匹配模塊和供需匹配優(yōu)化模塊對(duì)各子適配域進(jìn)行并行匹配和優(yōu)化，并通過遷移學(xué)習(xí)模塊在各優(yōu)化進(jìn)程間分享參數(shù)，提升優(yōu)化速度。

可選的，所述原始供需實(shí)例池中的非結(jié)構(gòu)化或者半結(jié)構(gòu)化的供需數(shù)據(jù)，經(jīng)過所述供需數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化模塊轉(zhuǎn)換后，存入所述結(jié)構(gòu)化供需數(shù)據(jù)實(shí)例池，其中，所述供需數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化模塊包括將任務(wù)數(shù)據(jù)和服務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的兩種轉(zhuǎn)換方式。

可選的，所述任務(wù)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化方法為：

TaskNetwork＝T,E，

E＝{e_ij}，W＝{w_ij}，i,j＝1,2,…,m，

其中，任務(wù)圖TaskNetwork由任務(wù)節(jié)點(diǎn)T和邊E組成，e_ij表示第i個(gè)原始任務(wù)和第j個(gè)原始任務(wù)之間的邊的類型，w_ij表示其邊的權(quán)重，T_primitive表示原始任務(wù)。

可選的，所述服務(wù)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化方法為：

ServiceNetwork＝S,E，

E＝{e_ij}，

其中，S_primitive表示原始服務(wù)。