[发明专利]一种基于贝叶斯结构学习的航班保障Petri网构建方法及系统

权利要求书

1.一种基于贝叶斯结构学习的航班保障Petri网构建方法，其特征在于，包括以下步骤:

根据贝叶斯网络的无自环Petri网描述航班保障计划流程，并得到航班保障计划流程关键点Petri网和先验节点顺序ρ；该航班保障计划流程关键点包括上轮档、廊桥对接、开货舱门、开客舱门、客舱清洁开始和客舱清洁完成六个航班保障环节，其分别对应于库所s₁、s₂、s₃、s₄、s₅及s₆；s_i为s_j的父库所，记为s_i＝π(s_j)，s₁＝π(s₂)，s₁＝π(s₃)，s₂＝π(s₄)，s₄＝π(s₅)，s₅＝π(s₆)，对应航班保障流程因果关系为上轮档是廊桥对接和开货舱门的父状态，廊桥对接完成导致开客舱门环节发生，后者为前者的子状态，开客舱门完成且旅客下机结束才能进行客舱清洁环节，后者同样为前者的子状态；

对航班历史数据进行数据处理得到矩阵形式的历史数据集D；

基于先验节点顺序ρ、历史数据集D以及设置的最大父节点个数，通过贝叶斯结构学习K2算法的计算，得到更能体现航班真实流程的基于贝叶斯结构学习的航班保障关键点Petri网；

其中，所述贝叶斯结构学习K2算法具体为：

根据历史数据集D计算每个节点的初始评分；

根据先验节点顺序ρ、历史数据集D以及最大父节点个数u，通过CH评分函数计算每个节点的结构评分，并将结构评分与初始评分进行比较，最终确定每个节点的父节点；

确定每个节点的父节点后，得到基于贝叶斯结构学习的航班保障关键点Petri网；

所述CH评分函数为：

其中，D为历史数据集；

i表示第i个节点，1≤i≤n，n为节点总数；

s_i表示第i个节点对应的库所；

π(s_i)表示第i个节点对应的父库所；

CH(s_i,π(s_i)|D)表示第i个节点的结构评分；

m_ijk表示历史数据集D中，在父库所π(s_i)取值组合编号为j的条件下，节点i取值为k的样本数量；

m_ij*表示样本中i节点在父库所取值组合编号为j时的样本总量；

k表示库所s_i的取值，1≤k≤r_i，r_i是所有库所s_i取值状态的最大值；

j表示父库所π(s_i)取值组合的编号，1≤j≤q_i，q_i是父库所π(s_i)取值组合的最大值，即最大取值为样本总量m。

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯结构学习的航班保障Petri网构建方法，其特征在于，还包括：

从时间复杂度对贪心算法和贝叶斯结构学习K2算法进行分析的步骤。

3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯结构学习的航班保障Petri网构建方法，其特征在于，还包括：

从空间复杂度对贪心算法和贝叶斯结构学习K2算法进行分析的步骤。

4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯结构学习的航班保障Petri网构建方法，其特征在于，还包括：

从结构评分对航班保障计划流程关键点Petri网和基于贝叶斯结构学习的航班保障关键点Petri网进行分析的步骤。

5.一种基于贝叶斯结构学习的航班保障Petri网构建系统，适用于权利要求1-4任一项所述的基于贝叶斯结构学习的航班保障Petri网构建方法，其特征在于，包括：

计划网络单元，用于：

根据贝叶斯网络的无自环Petri网描述航班保障计划流程，并得到航班保障计划流程关键点Petri网和先验节点顺序ρ；该航班保障计划流程关键点包括上轮档、廊桥对接、开货舱门、开客舱门、客舱清洁开始和客舱清洁完成六个航班保障环节，其分别对应于库所s₁、s₂、s₃、s₄、s₅及s₆；s_i为s_j的父库所，记为s_i＝π(s_j)，s₁＝π(s₂)，s₁＝π(s₃)，s₂＝π(s₄)，s₄＝π(s₅)，s₅＝π(s₆)，对应航班保障流程因果关系为上轮档是廊桥对接和开货舱门的父状态，廊桥对接完成导致开客舱门环节发生，后者为前者的子状态，开客舱门完成且旅客下机结束才能进行客舱清洁环节，后者同样为前者的子状态；

数据处理单元，用于对航班历史数据进行数据处理得到矩阵形式的历史数据集D；

计算网络单元，用于基于先验节点顺序ρ、历史数据集D以及设置的最大父节点个数，通过贝叶斯结构学习K2算法的计算，得到更能体现航班真实流程的基于贝叶斯结构学习的航班保障关键点Petri网；

所述贝叶斯结构学习K2算法具体为：

根据历史数据集D计算每个节点的初始评分；

根据先验节点顺序ρ、历史数据集D以及最大父节点个数u，通过CH评分函数计算每个节点的结构评分，并将结构评分与初始评分进行比较，最终确定每个节点的父节点；

确定每个节点的父节点后，得到基于贝叶斯结构学习的航班保障关键点Petri网；

所述CH评分函数为：

其中，D为历史数据集；

i表示第i个节点，1≤i≤n，n为节点总数；

s_i表示第i个节点对应的库所；

π(s_i)表示第i个节点对应的父库所；

CH(s_i,π(s_i)|D)表示第i个节点的结构评分；

m_ijk表示历史数据集D中，在父库所π(s_i)取值组合编号为j的条件下，节点i取值为k的样本数量；

m_ij*表示样本中i节点在父库所取值组合编号为j时的样本总量；

k表示库所s_i的取值，1≤k≤r_i，r_i是所有库所s_i取值状态的最大值；

j表示父库所π(s_i)取值组合的编号，1≤j≤q_i，q_i是父库所π(s_i)取值组合的最大值，即最大取值为样本总量m。