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基于事件网模拟仿真的优化方法、装置及计算机设备

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1、19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202110934063.4 (22)申请日 2021.08.16 (71)申请人 傲林科技有限公司 地址 100080 北京市海淀区丹棱街1号院1 号楼6层602室 (72)发明人 刘震叶丽文王洋 (74)专利代理机构 北京三聚阳光知识产权代理 有限公司 11250 代理人 王娜 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 一种基于事件网模拟仿真的优化方法、 装置 及计算机设备 (57)摘要 本发明公开。

2、了一种基于事件网模拟仿真的 优化方法、 装置及计算机设备, 应用于事件网系 统平台, 其中, 该方法包括: 获取目标业务场景的 初始业务数据、 预设事件以及预设算法, 所述初 始业务数据为实数, 所述预设算法包括: 连续计 算算法和/或离散计算算法; 根据所述初始业务 数据、 所述预设事件以及所述预设算法构建基于 事件网的业务模型, 所述事件网兼容离散模式和 连续模式; 根据第一预设条件或第二预设条件对 所述基于事件网的业务模型进行优化, 得到业务 优化结果, 所述第一预设条件根据所述业务模型 的内容确定, 所述第二预设条件根据所述业务模 型的逻辑结构确定。 通过实施本发明, 可以更加 准确的。

3、对连续和离散的企业级业务进行不同维 度的优化。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 113378416 A 2021.09.10 CN 113378416 A 1.一种基于事件网模拟仿真的优化方法, 其特征在于, 应用于事件网系统平台, 包括如 下步骤: 获取目标业务场景的初始业务数据、 预设事件以及预设算法, 所述初始业务数据为实 数, 所述预设算法包括: 连续计算算法和/或离散计算算法; 根据所述初始业务数据、 所述预设事件以及所述预设算法构建基于事件网的业务模 型, 所述事件网兼容离散模式和连续模式; 根据第一预设条件或第二预设条件对所述基于事件网的业务模型进行优化, 得到业务 。

4、优化结果, 所述第一预设条件根据所述业务模型的内容确定, 所述第二预设条件根据所述 业务模型的逻辑结构确定。 2.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述基于事件网的业务模型通过如下公式 表示: EN (P, E, T, A, F) 其中, EN表示基于事件网的业务模型; P为库所的集合, 表征业务模型中的各个场所, 存 储有所述初始业务数据以及通过变迁产生的数据; E为事件的集合, 包含所述预设事件以及 通过变迁产生的事件; T为变迁的集合, 变迁表示事件的发生过程, 包括库所、 有向弧的变 化; A为有向弧的集合; 其中, A ((P E) T) (T (P E)) , F为发生函数。

5、的集合, 每一个预设算法包括一个发生函数, 发生函数包括变迁发生的前置条件、 发生的时长以及 后置函数; 所述前置条件包括: 变迁发生需要的时间、 变迁需要的前缀库所以及需要消耗的 库所中数据; 所述后置函数用于计算发生变迁后的数据以及变迁后的事件。 3.根据权利要求2所述的方法, 其特征在于, 所述基于事件网的业务模型的构建方式包 括: 预设算法计算、 脚本语言编写、 机器学习模型以及有限元计算。 4.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述第一预设条件包括: 库所中的token的 数量大于或小于第一预设数量、 库所中的token的数量的概率分布大于或小于第一预设阈 值以及事件集合中的。

6、目标事件发生的概率。 5.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述根据第一预设条件或第二预设条件对 所述基于事件网的业务模型进行优化, 得到优化结果, 包括: 获取业务需求信息; 根据所述业务需求信息确定目标预设条件, 所述目标预设条件包括: 第一预设条件和 第二预设条件; 根据所述目标预设条件对所述基于事件网的业务模型进行优化, 得到优化结果。 6.根据权利要求5所述的方法, 其特征在于, 所述目标预设条件为: 第二预设条件, 所述 根据所述目标预设条件对所述基于事件网的业务模型进行优化, 得到优化结果, 包括: 根据所述基于事件网的业务模型的逻辑结构对所述第二预设条件进行拆解, 得到。

7、多个 第二预设子条件; 根据所述多个第二预设子条件对所述基于事件网的业务模型进行优化, 得到优化结 果。 7.一种基于事件网模拟仿真的优化装置, 其特征在于, 包括: 第一获取模块, 用于获取目标业务场景的初始业务数据、 预设事件以及预设算法, 所述 初始业务数据为实数, 所述预设算法包括: 连续计算算法和/或离散计算算法; 权利要求书 1/2 页 2 CN 113378416 A 2 构建模块, 用于根据所述初始业务数据、 所述预设事件以及所述预设算法构建基于事 件网的业务模型, 所述事件网兼容离散模式和连续模式; 优化模块, 用于根据第一预设条件或第二预设条件对所述基于事件网的业务模型进行。

8、 优化, 得到业务优化结果, 所述第一预设条件根据所述业务模型的内容确定, 所述第二预设 条件根据所述业务模型的逻辑结构确定。 8.根据权利要求7所述的装置, 其特征在于, 所述基于事件网的业务模型通过如下公式 表示: EN (P, E, T, A, F) 其中, EN表示基于事件网的业务模型; P为库所的集合, 表征业务模型中的各个场所, 存 储有所述初始业务数据以及通过变迁产生的数据; E为事件的集合, 包含所述预设事件以及 通过变迁产生的事件; T为变迁的集合, 变迁表示事件的发生过程, 包括库所、 有向弧的变 化; A为有向弧的集合; 其中, A ((P E) T) (T (P E))。

9、 , F为发生函数的集合, 每一个预设算法包括一个发生函数, 发生函数包括变迁发生的前置条件、 发生的时长以及 后置函数; 所述前置条件包括: 变迁发生需要的时间、 变迁需要的前缀库所以及需要消耗的 库所中数据; 所述后置函数用于计算发生变迁后的数据以及变迁后的事件。 9.一种计算机设备, 其特征在于, 包括: 至少一个处理器; 以及与所述至少一个处理器 通信连接的存储器; 其中, 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令, 所述指 令被所述至少一个处理器执行, 以使所述至少一个处理器执行如权利要求16中任一所述 的基于事件网模拟仿真的优化方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质, 。

10、其上存储有计算机程序, 其特征在于, 所述计算机程序 被处理器执行时实现如权利要求16中任一项所述的基于事件网模拟仿真的优化方法的步 骤。 权利要求书 2/2 页 3 CN 113378416 A 3 一种基于事件网模拟仿真的优化方法、 装置及计算机设备 技术领域 0001 本发明涉及计算机技术领域, 具体涉及一种基于事件网模拟仿真的优化方法、 装 置及计算机设备。 背景技术 0002 业务场景可以包括机械、 电子、 水力等技术场景, 也可以包括: 社会、 经济、 企业等 非技术场景。 在业务场景的系统运行时, 利用模拟仿真模型作为观测器, 给用户提供有关系 统过去的、 现在的、 甚至是未来的。

11、信息, 以便用户实时做出正确的决策, 而对业务场景的优 化指通过不断发展、 完善、 优化业务流程, 把直线职能型的结构转变成平行的流程网络结 构, 优化管理资源和市场资源配置, 从结构层次上提高企业管理系统的效率和柔性, 从而保 持企业竞争优势的策略。 0003 相关技术中对各种业务场景进行优化时通常是基于Petri Net (PN) 构建的模型进 行优化, 但是PN是离散并行系统的数学表示, 适合于描述异步的、 并发的计算机系统模型。 而对于业务流程等连续事件, 则优化过程不够准确, 故亟待提出一种基于事件网模拟仿真 的优化方法来实现对连续事件的优化。 发明内容 0004 因此, 本发明要解。

12、决的技术问题在于克服现有技术中基于PN对连续事件的优化过 程表达不准确缺陷, 从而提供一种基于事件网模拟仿真的优化方法、 装置及计算机设备。 0005 根据第一方面, 本发明公开了一种基于事件网模拟仿真的优化方法, 应用于事件 网系统平台, 包括如下步骤: 获取目标业务场景的初始业务数据、 预设事件以及预设算法, 所述初始业务数据为实数, 所述预设算法包括: 连续计算算法和/或离散计算算法; 根据所 述初始业务数据、 所述预设事件以及所述预设算法构建基于事件网的业务模型, 所述事件 网兼容离散模式和连续模式; 根据第一预设条件或第二预设条件对所述基于事件网的业务 模型进行优化, 得到业务优化结。

13、果, 所述第一预设条件根据所述业务模型的内容确定, 所述 第二预设条件根据所述业务模型的逻辑结构确定。 0006 可选地, 所述基于事件网的业务模型通过如下公式表示: EN (P, E, T, A, F) 其中, EN表示基于事件网的业务模型; P为库所的集合, 表征业务模型中的各个场 所, 存储有所述初始业务数据以及通过变迁产生的数据; E为事件的集合, 包含所述预设事 件以及通过变迁产生的事件; T为变迁的集合, 变迁表示事件的发生过程, 包括库所、 有向弧 的变化; A为有向弧的集合; 其中, A ((P E) T) (T (P E)) , F为发生函数的集 合, 每一个预设算法包括一个。

14、发生函数, 发生函数包括变迁发生的前置条件、 发生的时长以 及后置函数; 所述前置条件包括: 变迁发生需要的时间、 变迁需要的前缀库所以及需要消耗 的库所中数据; 所述后置函数用于计算发生变迁后的数据以及变迁后的事件。 0007 可选地, 所述基于事件网的业务模型的构建方式包括: 预设算法计算、 脚本语言编 说明书 1/8 页 4 CN 113378416 A 4 写、 机器学习模型以及有限元计算。 0008 可选地, 所述第一预设条件包括: 库所中的token的数量大于或小于第一预设数 量、 库所中的token的数量的概率分布大于或小于第一预设阈值以及事件集合中的目标事 件发生的概率。 00。

15、09 可选地, 所述根据第一预设条件或第二预设条件对所述基于事件网的业务模型进 行优化, 得到优化结果, 包括: 获取业务需求信息; 根据所述业务需求信息确定目标预设条 件, 所述目标预设条件包括: 第一预设条件和第二预设条件; 根据所述目标预设条件对所述 基于事件网的业务模型进行优化, 得到优化结果。 0010 可选地, 所述目标预设条件为: 第二预设条件, 所述根据所述目标预设条件对所述 基于事件网的业务模型进行优化, 得到优化结果, 包括: 根据所述基于事件网的业务模型的 逻辑结构对所述第二预设条件进行拆解, 得到多个第二预设子条件; 根据所述多个第二预 设子条件对所述基于事件网的业务模。

16、型进行优化, 得到优化结果。 0011 根据第二方面, 本发明还公开了一种基于事件网模拟仿真的优化装置, 包括: 第一 获取模块, 用于获取目标业务场景的初始业务数据、 预设事件以及预设算法, 所述初始业务 数据为实数, 所述预设算法包括: 连续计算算法和/或离散计算算法; 构建模块, 用于根据所 述初始业务数据、 所述预设事件以及所述预设算法构建基于事件网的业务模型, 所述事件 网兼容离散模式和连续模式; 优化模块, 用于根据第一预设条件或第二预设条件对所述基 于事件网的业务模型进行优化, 得到业务优化结果, 所述第一预设条件根据所述业务模型 的内容确定, 所述第二预设条件根据所述业务模型的逻辑结构确定。 0012 可选地, 所述基于事件网的业务模型通过如下公式表示: EN (P, E, T, A, F) 其中, EN表示基于事件网的业务模型; P为库所的集合, 表征业务模型中的各个场 所, 存储有所述初始业务数据以及通过变迁产生的数据; E为事件的集合, 包含所述预设事 件以及通过变迁产生的事件; T为变迁的集合, 变迁表示事件的发生过程, 包括库所、 有向弧 的变化; A为有向。

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