[发明专利]供需优化匹配方法及框架在审
申请号: | 202010002233.0 | 申请日: | 2020-01-02 |
公开(公告)号: | CN111222697A | 公开(公告)日: | 2020-06-02 |
发明(设计)人: | 孙雁飞;乔峰;亓晋;许斌 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04;G06F16/901;G06F16/906;G06N20/00 |
代理公司: | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人: | 姚姣阳 |
地址: | 210023 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 供需 优化 匹配 方法 框架 | ||
1.一种供需优化匹配方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、使用供需实例结构化层中的供需数据结构转化模块,将原始供需实例池中的原始供需数据转化为图结构的供需数据,并存放在结构化供需数据实例池中;
步骤2、使用任务分治层中的供需实例分类模块,将结构化供需数据实例池中的结构化供需数据进行分类;
步骤3、使用任务分治层中的供需实例采样模块,将分类好的供需数据采样形成众多小的子适配域;
步骤4、通过供需匹配模块和供需匹配优化模块对各子适配域进行并行匹配和优化,并通过迁移学习模块在各优化进程间分享参数,提升优化速度。
2.根据权利要求1所述的供需优化匹配方法,其特征在于:所述原始供需实例池中的非结构化或者半结构化的供需数据,经过所述供需数据结构转化模块转换后,存入所述结构化供需数据实例池,其中,所述供需数据结构转化模块包括将任务数据和服务数据转化为图结构数据的两种转换方式。
3.根据权利要求2所述的供需优化匹配方法,其特征在于:所述任务数据的转化方法为:
TaskNetwork=T,E,
E={eij},W={wij},i,j=1,2,…,m,
其中,任务图TaskNetwork由任务节点T和边E组成,eij表示第i个原始任务和第j个原始任务之间的边的类型,wij表示其边的权重,Tprimitive表示原始任务。
4.根据权利要求2所述的供需优化匹配方法,其特征在于:所述服务数据的转化方法为:
ServiceNetwork=S,E,
E={eij},
其中,Sprimitive表示原始服务。
5.根据权利要求1所述的供需优化匹配方法,其特征在于:所述供需实例分类模块使用基于图网络和深度学习的图聚类算法。
6.根据权利要求1所述的供需优化匹配方法,其特征在于:所述供需实例采样模块使用基于深度图分类结果的采样算法。
7.根据权利要求1所述的供需优化匹配方法,其特征在于:所述供需匹配模块的匹配原则为:
功能匹配为
且
时间区间匹配为
且
其中,是中的第k个原始任务,是中的第l个原始服务。
8.根据权利要求1所述的供需优化匹配方法,其特征在于:所述供需匹配优化模块使用基于深度强化学习的供需匹配优化算法。
9.根据权利要求1所述的供需优化匹配方法,其特征在于:所述迁移学习模块使用基于进化机制迁移学习算法。
10.一种供需优化匹配框架,其特征在于,包括:
供需实例结构化层,包括原始供需实例池、供需数据结构转化模块和结构化供需数据实例池,用于定义供需数据,并转换任务数据,以及转换服务数据;
任务分治层,包括供需实例分类模块、供需实例采样模块和子适配域集合,通过将供需实例分类后并采样,重组适配域,用于任务的分治;
供需匹配与优化层,包括供需匹配模块、供需匹配优化模块和迁移学习模块,通过强化学习,在匹配的供需基础上找到更好的供需组合,并在不同的分治优化任务中分享训练参数,以加速整个优化的进程。
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