(19)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 202210269296.1 (22)申请日 2022.03.18 (71)申请人 中国人民解 放军战略支援 部队信息 工程大学 地址 450000 河南省郑州市高新区科 学大 道62号 (72)发明人 孙怡峰　吴疆　汪永伟　周洪伟　 李炳龙　汤光明　周跃　黄维贵　 马军强　 (74)专利代理 机构 郑州大通专利商标代理有限 公司 41111 专利代理师 刘莹莹 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06Q 10/10(2012.01) G06F 9/445(2018.01) (54)发明名称 多层级复杂业 务智能仿真方法与系统 (57)摘要 本发明提供一种多层级复杂业务智能仿真 方法与系统。 该方法包括： 描述复杂业务的层级 关系以确定每一层级中每个节 点的上下级关系； 确定每个节点的节点属性 以得到每个节点的任 务内容构成； 构建基于深层神经网络的节点本级 业务处理模 型， 得到本级节点完成上级任务的总 耗时； 构建上下级交互的业务模型， 得到下级节 点完成上级任务的总耗时； 按多层级复杂业务情 况想定各个节 点的配置参数； 调用节 点本级业务 处理模型和上下级交互的业务模 型进行仿真， 并 记录仿真过程中各个节点完成业务活动的时间 数据； 调整各个节点的配置参数， 并再次进行仿 真； 在仿真过程结束后， 比较不同配置参数下的 仿真时间数据， 得到最佳配 置参数。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 114611401 A 2022.06.10 CN 114611401 A 1.多层级复杂业 务智能仿真方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1、 将复杂业务中的每个业务实体作为一个节点， 描述复杂业务的层级关系以确定 每一层级中每 个节点的上 下级关系； 步骤2、 根据每个节点的上下级关系， 确定每个节点的节点属性以得到每个节点的任务 内容构成； 步骤3、 构建基于深层神经网络的节点本级业务处理模型， 利用所述节点本级业务处理 模型得到本级节点完成上级任务的总耗时； 步骤4、 构建上下级交互的业务模型， 利用所述上下级交互的业务模型得到下级节点完 成上级任务的总耗时； 步骤5、 按 多层级复杂业 务情况想 定各个节点的配置参数； 步骤6、 按照给定配置参数， 调用所述节点本级业务处理模型和所述上下级交互的业务 模型进行仿真， 并记录 仿真过程中各个节点完成业 务活动的时间数据； 步骤7、 调整各个节点的配置参数， 并再次执 行步骤6； 步骤8、 在仿真过程结束后， 比较不同配置参数 下的仿真时间数据， 得到最佳配置参数。 2.根据权利要求1所述的多层级复杂业务智能仿真方法， 其特征在于， 步骤2中， 所述节 点属性包括顶级节点、 中间级节点和最底级节点； 对应地， 顶级节点的任务内容构成包括： 处 理本级业 务、 分派下级任务； 中间级节点的任务内容构成包括： 领受上级任务、 处 理本级业 务、 分派下级任务； 最底级节点的任务内容构成包括： 领受上级任务、 处 理本级业 务。 3.根据权利要求1所述的多层级复杂业务智能仿真方法， 其特征在于， 步骤3 中， 所述节 点本级业务处理模型所采用的神经网络结构包括第一长 短时记忆神经网络、 第二长 短时记 忆神经网络和深层全连接神经网络； 所述节点本级业 务处理模型的训练过程具体包括： 对节点的业务数据进行清洗， 得到原子工作向量、 工作人员向量和本级业务完成的归 一化时间； 其中， 原子工作是组成本级业务的最小工作单元， 原子工作向量为通过特点向量 对原子工作进 行表征描述后得到， 工作人员向量为通过特点向量对参与本级业务的工作人 员进行表征描述后得到； 一个原子工作对应一个原子工作向量， 一个工作人员对应一个工 作人员向量； 将原子工作向量和工作人员向量分别作为第一长短时记忆神经网络和第二长短时记 忆神经网络的输入， 将所述第一长 短时记忆神经网络的最后一个单元的输出和 第二长短时 记忆神经网络的最后一个单元 的输出级联， 级联向量输入至深层全连接神经网络， 将本级 业务完成的归一化时间作为所述深层全连接神经网络的输出， 然后采用监督学习训练神经 网络参数或者通过专家数据模仿学习训练神经网络参数， 训练好的神经网络即为节点本级 业务处理模型。 4.根据权利要求3所述的多层级复杂业务智能仿真方法， 其特征在于， 步骤3中具体还 包括： 根据所述节点本级业务处理模型输出的归一化 时间， 按照公式(1)计算本级节点j的本 级业务处理实际花费的时间 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114611401 A 2其中， Tmax表示本级业务最大完成时间， Tmin表示本级业务最小完成时间， y为归一化时 间； 检查本级节点j是否存在下级节点： 若存在， 则计算其各个下级节点的本级业务处理实 际花费的时间， 并按照公式(2)计算本级节点j依赖于其下级节点的时间 若不存在， 则 令 其中， 表示本级节点j的下级节点 i的本级业 务处理实际花费的时间； 按照公式(3)计算得到 本级节点j完成上级任务的总耗时 5.根据权利要求4所述的多层级 复杂业务智能仿真方法， 其特征在于， 所述上下级交互 的业务模型具体包括： 确定分派任务方式以便计算特定分派任务方式下的任务交互时间； 其中， 所述分派任 务方式包括在线交 互分配任务和离线交 互分派任务两种方式； 根据所述任务交互时间和下级节点i完成上级任务的总耗时 按照公式(4)计算得 到 其中， 表示从本级节点j通知其下级节点i准备接收任务到下级节点i收到任务所 需的任务交 互时间。 6.根据权利要求5所述的多层级 复杂业务智能仿真方法， 其特征在于， 若采用在线交互 分配任务， 为正态分布， 根据本级节点通知的领受顺序和本级节点下的下级节点个数 计算均值， 根据下级节点的工作状态和通信链路稳定性计算方差 。 7.根据权利要求5所述的多层级 复杂业务智能仿真方法， 其特征在于， 若采用离线交互 分配任务， 则采用公式(5)计算 其中， Ti,goto、 Ti,receive和Ti,goback分别为下级节 点i根据通知前往本级节 点位置的路程时 间、 到达后获得任务时间和返回自己所在位置的路程时间。 8.根据权利要求3所述的多层级复杂业务智能仿真方法， 其特征在于， 步骤5 中， 所述配 置参数包括节点的原子 工作向量、 工作人员向量和上 下级交互参数。 9.多层级复杂业务智能仿真系统， 其特征在于， 包括： 业务层级描述模块、 想定配置模 块、 节点本级业 务处理仿真模块、 节点与下级交 互仿真模块和仿真进度管理模块； 所述业务层级描述模块， 用于将复杂业务中的每个业务实体作为一个节点， 描述复杂 业务的层级关系以确定每一层级中每个节点的上下级关系； 以及用于根据每个节点的上下 级关系， 确定每 个节点的节点属性以得到每 个节点的任务内容构成； 所述想定配置模块， 用于按多层级复杂业务情况想定各个节点的配置参数； 以及调整权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114611401 A 3