[发明专利]一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法在审
申请号: | 201911418574.X | 申请日: | 2019-12-31 |
公开(公告)号: | CN111199354A | 公开(公告)日: | 2020-05-26 |
发明(设计)人: | 莫穗江;高国华;李瑞德;王锋;张欣欣;温志坤;黄定威;杨玺;张欣;汤铭华;梁英杰;廖振朝;陈嘉俊;李伟雄;童捷;张天乙 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司江门供电局 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q10/00;G06Q50/06;G06N3/04 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 陈伟斌 |
地址: | 510600 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 hopfield 神经网络 电力 通信网 运维工单 调度 方法 | ||
本发明涉及运维工单调度技术领域,更具体地,涉及一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法,包括:S1.分析电力通信网中运维任务的要求和运维人员的能力,确定影响工单调度的若干因素;S2.利用模糊层次分析法对影响工单调度的若干因素进行分析,得到每层的权重,进而得到系数矩阵;S3.根据在电力通信网中将若干任务分配给若干运维人员的应用场景,建立任务与运维人员间的约束条件,然后得到能量函数;S4.利用Hopfield神经网络构建电力通信网检修任务调度模型,根据所述系数矩阵和能量函数得到若干任务分配给若干运维人员时的优化匹配。本发明能够提高工单分配的质量以及资源的利用率,实现了多资源约束下的运维工单合理调度。
技术领域
本发明涉及运维工单调度技术领域,更具体地,涉及一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法。
背景技术
随着我国电力通信网的建设逐步完善,接入设备不断增多,承载的业务数量和种类也在增加。我国幅员辽阔,电网节点分布广泛,有些基站所在位置偏僻,环境恶劣,在每个电网节点配置常驻运维人员并不现实,因此如何合理地将管理区域中的运维任务分配给相应的运维人员,制定出高效率且合理的工单分配方案,对于切实满足故障维修要求,保证电力通信业务的正常运行有着重要意义。
目前在电力通信系统中,工单调度方案的制定主要还是采取人工决策的方式。一般来说,运维人员需要考虑故障任务要求、设备检修特性、电力通信网检修安全规定、于屋内人员的技能等因素,然后综合决策运维工单的分配。然而热工调度工单的方法存在着许多不足,比如调度方案的好坏与决策人员的专业能力和工作经验紧密耦合,并且随着接入设备的数量与种类的增加,运维人员的工作效率要求也随之提高,人工决策的成本也将随之大幅上升。因此,研究一种安全高效的电力通信网运维工单调度方案,针对多个运维任务与多人员的场景,结合多种影响因素,生成最适合的工单调度方法,是十分有必要的。
目前已有基于任务匹配度的电力通信现场运维工单调度管理方法,但该方法无法得到将多个任务分配给多位运维人员情况下的最优解;目前还有基于病毒传播算法的电力通信网现场运维工单调度方法,但该方法计算复杂、耗费资源多,不适用于复杂、规模庞大的多任务电力通信系统;目前还有基于任务动态优先级的实时任务调度算法,但该方法没有考虑到人力因素约束条件,因此也不能够很好地适用于电力通信系统。
发明内容
本发明的目的在于克服目前没有能够适用于电力通信系统的运维工单调度方法的不足,提供一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法,能够提高工单分配的质量以及资源的利用率,实现了多资源约束下的运维工单合理调度。
为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:
提供一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法,包括以下步骤:
S1.分析电力通信网中运维任务的要求和运维人员的能力,确定影响工单调度的若干因素;
S2.利用模糊层次分析法对影响工单调度的若干因素进行分析,得到每层的权重,进而得到系数矩阵;
S3.根据在电力通信网中将若干任务分配给若干运维人员的应用场景,建立任务与运维人员间的约束条件,然后得到能量函数;
S4.利用Hopfield神经网络构建电力通信网检修任务调度模型,根据所述系数矩阵和能量函数得到若干任务分配给若干运维人员时的优化匹配。
本发明为一种基于Hopfield神经网络的电力通信网运维工单调度方法,通过分析电力通信网中运维任务的要求和运维人员的能力,确定影响工单调度的若干因素;然后使用模糊层次分析法综合考虑影响工单调度的若干因素,并根据得到的每层权重求得系数矩阵;接着,再结合实际电力通信网中对于每个任务需要分配的若干运维人员进行约束条件的建立,由约束条件得到能量函数;最后,利用Hopfield神经网络、数矩阵和能量函数得到若干任务分配给若干运维人员时的优化匹配。
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