【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子数据处理中资源分配，具体为矿山设备检修资源的调度方法、系统、设备和存储介质。
技术介绍
1、矿山设备是矿山生产的核心要素，设备的状态直影响矿山生产和安全效益。合理调度各类检修资源（人员、工具、备件等），制定科学的检修计划，是完成高质量检修作业的前提条件。
2、现有技术在基于矿山设备电子数据进行资源调度时，主要通过以下几种方案解决问题。人工经验法，具有一定可解释性，决策过程可被人理解和把控；但容易过度依赖以往经验，在问题规模和复杂度较大时，往往效率低下、质量不高，造成检修方法的成本和耗时高，资源利用率较低。数学规划算法，能精确建模约束和目标函数，求解过程严谨；但求解效率较低，在实例规模较大时计算代价昂贵，同时缺乏自适应能力，无法处理动态变化的约束和目标，造成检修方法的成本和耗时较高。机器学习算法，能自动建模，无需人工提取特征；但需要大量标注数据，对于新问题缺乏迁移能力，同时也缺乏可解释性和可控性，调度方法的稳定性差。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种能减小成本、缩短检修时长、提高资源利用率和资源调度稳定性的矿山设备检修资源的调度方法、系统、设备和存储介质。
2、本专利技术技术方案如下：
3、一种矿山设备检修资源的调度方法，包括如下操作：
4、s1、基于检修工序、人员、工具和备件，构建检修资源有向图；检修资源有向图中，节点为检修工序、人员、工具和备件，边为检修工序、人员、工具和备件之间的依赖关系；根据资源类型
5、s2、将若干个初始方案中，每个初始方案的状态变量进行离散化处理后，以决策树形式进行排列组合，得到含有若干个子决策方案的决策系统；将矿山设备待检修任务，转化为决策树形式的待检任务树；将决策系统中，与待检任务树的匹配度最大值对应的子决策方案，作为任务解决方案；
6、s3、基于任务解决方案中的检修工序信息，确定检修工序顺序；依据检修工序顺序，与相应人员、工具和备件，以及矿山设备待检修任务中的时间约束和位置约束，进行矿山设备资源检修。
7、将若干个初始方案进行筛选处理，得到若干个优化初始方案，用于替换若干个初始方案执行s2中的操作；筛选处理的操作具体为：基于耗时、初始耗时权重、成本、初始成本权重、利用率和初始利用率权重，构建初始评分函数；基于初始评分函数，获取每个初始方案的初始评分值；将初始评分值大于初始评分值阈值的初始方案，作为第一方案；所有第一方案，形成了第一方案集；获取第一方案集的评分方差；若评分方差大于均值阈值，将初始耗时权重、和/或初始成本权重、和/或初始利用率权重，分别增大至耗时第一权重，和/或成本第一权重、和/或利用率第一权重；基于耗时第一权重，和/或成本第一权重、和/或利用率第一权重，更新初始评分函数，得到更新评分函数；基于更新评分函数，获取每个初始方案的更新评分值，将更新评分值大于更新评分阈值的初始方案，作为优化初始方案。
8、若评分方差大于均值阈值，且第一方案集的评分均值与耗时、和/或成本、和/或利用率的期望值的差值，分别小于耗时差值阈值、和/或成本差值阈值、和/或利用率差值阈值；将初始耗时权重、和/或初始成本权重、和/或初始利用率权重，分别降低至耗时第二权重，和/或成本第二权重、和/或利用率第二权重；基于耗时第二权重，和/或成本第二权重、和/或利用率第二权重，更新初始评分函数，得到更新评分函数；更新评分函数用于执行得到优化初始方案的操作。
9、降低初始耗时权重、或初始成本权重、或初始利用率权重的操作通过如下公式实现： w 2 = w 0 ·(1-α·(u-e))， w 2为耗时第二权重，或成本第二权重、或利用率第二权重，为 w 0为初始耗时权重、或初始成本权重、或初始利用率权重， α为调节系数， u为评分均值， e为耗时期望值，或成本期望值、或利用率期望值。
10、若s2中任务解决方案为若干个，且矿山设备待检修任务发生变化；基于矿山设备待检修任务发生变化前的状态变量与发生变化后的状态变量之间的映射关系，调整每个任务解决方案中的对应变量，得到若干个任务解决更新方案；获取每个任务解决更新方案的工序执行顺序，以及人员、工具和备件，进行编码处理，得到每个任务解决更新方案的工序依赖基因编码和工序资源基因编码，将每个任务解决更新方案的工序依赖基因编码和工序资源基因编码，分别进行拼接处理，得到每个任务解决更新方案的方案调度编码；将适应度大于适应度阈值，且密度小于密度阈值的方案调度编码，作为新任务解决更新方案，用于解决发生变化的矿山设备待检修任务。
11、适应度为方案调度编码的编码值总和；密度为任务解决更新方案与其他任务解决更新方案的距离均值；距离为方案调度编码与其他方案调度编码的乘积。
12、s2中若矿山设备待检修任务的状态变量为一个具体数据，匹配度为待检任务树的特征向量和子决策方案的特征向量的乘积。
13、一种用于执行矿山设备检修资源的调度方法的系统，包括：
14、感知细胞，用于基于检修工序、人员、工具和备件，构建检修资源有向图；检修资源有向图中，节点为检修工序、人员、工具和备件，边为检修工序、人员、工具和备件之间的依赖关系；根据资源类型，将检修资源有向图转化为同一层级为同一资源类型的层级总图；将层级总图中，最高层级的且相互之间存在依赖关系的资源进行排列组合，得到若干个根方案；按照层级总图从高到低的顺序，将与根方案存在依赖关系的资源，分别与若干个根方案进行排列组合，得到若干个基础方案；删除内部资源可行域之间存在冲突的基础方案，得到若干个初始方案；
15、决策细胞，用于将若干个初始方案中，每个初始方案的状态变量进行离散化处理后，以决策树形式进行排列组合，得到含有若干个子决策方案的决策系统；将矿山设备待检修任务，转化为决策树形式的待检任务树；将决策系统中，与待检任务树的匹配度最大值对应的子决策方案，作为任务解决方案；
16、执行细胞，用于基于任务解决方案中的检修工序信息，确定检修工序顺序；依据检修工序顺序，与相应人员、工具和备件，以及矿山设备待检修任务中的时间约束和位置约束，进行矿山设备资源检修。
17、一种矿山设备检修资源的调本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种矿山设备检修资源的调度方法，其特征在于，包括如下操作：
2.根据权利要求1所述的矿山设备检修资源的调度方法，其特征在于，将若干个初始方案进行筛选处理，得到若干个优化初始方案，用于替换若干个初始方案执行S2中的操作；
3.根据权利要求2所述的矿山设备检修资源的调度方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的矿山设备检修资源的调度方法，其特征在于，降低初始耗时权重、或初始成本权重、或初始利用率权重的操作通过如下公式实现：w2= w0·(1-α·(u-E))，w2为耗时第二权重，或成本第二权重、或利用率第二权重，为w0为初始耗时权重、或初始成本权重、或初始利用率权重，α为调节系数，u为评分均值，E为耗时期望值，或成本期望值、或利用率期望值。
5.根据权利要求1所述的矿山设备检修资源的调度方法，其特征在于，若所述S2中任务解决方案为若干个，且矿山设备待检修任务发生变化；
6.根据权利要求5所述的矿山设备检修资源的调度方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的矿山设备检修资源的调度方法，其特征在于，所述S2中
8.一种用于执行权利要求1所述的矿山设备检修资源的调度方法的系统，其特征在于，包括：
9.一种矿山设备检修资源的调度设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的矿山设备检修资源的调度方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的矿山设备检修资源的调度方法。
...【技术特征摘要】
1.一种矿山设备检修资源的调度方法，其特征在于，包括如下操作：
2.根据权利要求1所述的矿山设备检修资源的调度方法，其特征在于，将若干个初始方案进行筛选处理，得到若干个优化初始方案，用于替换若干个初始方案执行s2中的操作；
3.根据权利要求2所述的矿山设备检修资源的调度方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的矿山设备检修资源的调度方法，其特征在于，降低初始耗时权重、或初始成本权重、或初始利用率权重的操作通过如下公式实现：w2= w0·(1-α·(u-e))，w2为耗时第二权重，或成本第二权重、或利用率第二权重，为w0为初始耗时权重、或初始成本权重、或初始利用率权重，α为调节系数，u为评分均值，e为耗时期望值，或成本期望值、或利用率期望值。
5.根据权利要求1所述的矿山设备检修资源的调度方法，其特征在于，若所述s2中任务解...
【专利技术属性】
技术研发人员：王涛，李广磊，高群龙，
申请(专利权)人：山东捷瑞数字科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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