-
公开(公告)号:CN118863468A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202411320580.2
申请日:2024-09-23
申请人: 烟台大学
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/006 , G06N20/00
摘要: 本发明属于众包任务分配技术领域,具体涉及极限学习机协同樽海鞘群优化算法的任务分配方法、系统,基于工作者和任务的属性,构建目标函数,依次经三个阶段任务分配,得到使目标函数最大化的众包任务分配方案,其中,第一阶段分配中,将多维众包任务分配优化问题转化为一维优化问题,经樽海鞘群优化算法得到第一阶段分配结果;第二阶段分配中,将相关性高的维度合并为一个种群,经樽海鞘群优化算法或训练后的极限学习机进行更新,得到第二阶段分配结果;第三阶段分配中,经训练后的极限学习机或局部聚集法进行更新,得到第三阶段分配结果,即最优任务分配方案,最大化完成任务数量的期望。
-
公开(公告)号:CN116307665A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310156856.7
申请日:2023-02-23
申请人: 烟台大学
IPC分类号: G06Q10/0633 , G06Q10/0631
摘要: 本发明提供一种复杂流程工业超结构优化调度方法,涉及工业超结构优化调度领域。该一种复杂流程工业超结构优化调度方法,包括以下步骤:S1.首先工作人员通过各部门注册登录模块进行基本信息的登录认证进而达到多个部门集中管理的目的。该方法通过各部门实时信息反馈模块可以对各部门人力离职数据、机械设备运行数据、产品品质合格率实时数据、单个产品打包平均时间数据、产品售后处理平均时间数据和产品生产平均用时数据进行了解,进而可以保证装置的稳定运行、提高优质产品的产品和降低部门对接流程的复杂程度,同时可以根据实际生产需要对工况进行预测,有助于实践流程工业的最优化运行。
-