CN111860898A - 一种设备更新决策的方法、装置及电子设备 - Google Patents
一种设备更新决策的方法、装置及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111860898A CN111860898A CN202010783224.XA CN202010783224A CN111860898A CN 111860898 A CN111860898 A CN 111860898A CN 202010783224 A CN202010783224 A CN 202010783224A CN 111860898 A CN111860898 A CN 111860898A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- weight
- time point
- acyclic graph
- update
- directed acyclic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 54
- 238000013486 operation strategy Methods 0.000 claims abstract description 28
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims abstract description 16
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 65
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 31
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 24
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 21
- 125000002015 acyclic group Chemical group 0.000 claims description 9
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 33
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
- H04L45/12—Shortest path evaluation
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种设备更新决策的方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：建立有向无环图G＝(V,E,W)；对邻接矩阵W进行调整处理，生成新邻接矩阵W'，且新邻接矩阵W'中的元素w'ij为f(wij)；其中，f( )为递减函数；确定新有向无环图G'＝(V,E,W')的最短路径，根据最短路径中的关键时间点确定在每个关键时间点的操作策略。通过本发明实施例提供的设备更新决策的方法、装置及电子设备，将确定最优操作策略的问题转换为确定有向无环图最短路径的问题。基于最短路径确定最优操作策略，从而可以方便地确定在每个关键时间点的操作策略，且该方法能够兼顾全部时间段的净收益，能够有效保证净收益最大化。
Description
技术领域
本发明涉及设备更新技术领域，具体而言，涉及一种设备更新决策的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
工厂在使用一台设备时，每年年初(或年末)等时间节点，工厂都要做出决定，如果继续使用旧设备，就要支付较多维修费；如果购买一台新设备，要支付更新费。此时，如何安排设备更新的策略，即各年度年初作出是更新设备还是继续使用旧设备的决定，使总支出最少或总收益最大，是工厂亟待解决的技术问题。
目前，工厂只是基于经验安排更新策略，不能实现定量决策；或者，只是简单考虑当年维修费与更新费之间的差异来决定是否更换设备，难以考虑设备的整体情况，容易导致策略错误。
发明内容
为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种设备更新决策的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
第一方面，本发明实施例提供了一种设备更新决策的方法，包括：
建立有向无环图G＝(V,E,W)，所述有向无环图的顶点V为按时间顺序排列的关键时间点，所述有向无环图的有向边E为由在先的所述关键时间点指向在后的所述关键时间点的边，所述有向无环图的邻接矩阵W中的元素wij为从第i个所述关键时间点至第j个所述关键时间点之间不执行更新设备操作、且在第j个所述关键时间执行更新设备操作的净收益权重；其中，所述关键时间点为执行维修设备操作或执行更新设备操作的时间点，j＞i；
对所述邻接矩阵W进行调整处理，生成新邻接矩阵W'，且所述新邻接矩阵W'中的元素w'ij为f(wij)；其中，f()为递减函数；
确定新有向无环图G'＝(V,E,W')的最短路径，根据所述最短路径中的所述关键时间点确定在每个所述关键时间点的操作策略。
第二方面，本发明实施例还提供了一种设备更新决策的装置，包括：
建立模块，用于建立有向无环图G＝(V,E,W)，所述有向无环图的顶点V为按时间顺序排列的关键时间点，所述有向无环图的有向边E 为由在先的所述关键时间点指向在后的所述关键时间点的边，所述有向无环图的邻接矩阵W中的元素wij为从第i个所述关键时间点至第j 个所述关键时间点之间不执行更新设备操作、且在第j个所述关键时间执行更新设备操作的净收益权重；其中，所述关键时间点为执行维修设备操作或执行更新设备操作的时间点，j＞i；
调整模块，用于对所述邻接矩阵W进行调整处理，生成新邻接矩阵W'，且所述新邻接矩阵W'中的元素w'ij为f(wij)；其中，f()为递减函数；
处理模块，用于确定新有向无环图G'＝(V,E,W')的最短路径，根据所述最短路径中的所述关键时间点确定在每个所述关键时间点的操作策略。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述的设备更新决策的方法中的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的设备更新决策的方法中的步骤。
本发明实施例提供的设备更新决策的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以关键时间点作为顶点、以关键时间点之间的先后顺序作为有向边构建有向无环图，且有向边所对应的中间不执行维修设备操作、且最后执行更新设备操作的净收益；同时通过递减函数调整该有向无环图的邻接矩阵，从而将确定最优操作策略的问题转换为确定有向无环图最短路径的问题。基于最短路径确定最优操作策略，从而可以方便地确定在每个关键时间点的操作策略，且该方法能够兼顾全部时间段的净收益，能够有效保证净收益最大化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或背景技术中的技术方案，下面将对本发明实施例或背景技术中所需要使用的附图进行说明。
图1示出了本发明实施例所提供的一种设备更新决策的方法的流程图；
图2示出了本发明实施例所提供的设备更新决策的方法中，有向无环图的一种结构示意图；
图3示出了本发明实施例所提供的一种设备更新决策的装置的结构示意图；
图4示出了本发明实施例所提供的一种用于执行设备更新决策的方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
在本发明实施例的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本发明实施例可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本发明实施例可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本发明实施例还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的***、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、闪存(Flash Memory)、光纤、光盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本发明实施例中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置、器件使用或与其结合使用。
上述计算机可读存储介质包含的计算机程序代码可以用任意适当的介质传输，包括：无线、电线、光缆、射频(Radio Frequency， RF)或者以上任意合适的组合。
可以以汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、集成电路配置数据或以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，例如：Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言，例如：C语言或类似的程序设计语言。计算机程序代码可以完全的在用户计算机上执行、部分的在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行以及完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括：局域网(LAN)或广域网(WAN)，可以连接到用户计算机，也可以连接到外部计算机。
本发明实施例通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。
应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。
也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和 /或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。
也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。
下面结合本发明实施例中的附图对本发明实施例进行描述。
图1示出了本发明实施例所提供的一种设备更新决策的方法的流程图。如图1所示，该方法包括：
步骤101：建立有向无环图G＝(V,E,W)，有向无环图的顶点V为按时间顺序排列的关键时间点，有向无环图的有向边E为由在先的关键时间点指向在后的关键时间点的边，有向无环图的邻接矩阵W中的元素wij为从第i个关键时间点至第j个关键时间点之间不执行更新设备操作、且在第j个关键时间执行更新设备操作的净收益权重；其中，关键时间点为执行维修设备操作或执行更新设备操作的时间点，j＞i。
本发明实施例中，用有向无环图表示使用设备过程中的净收益权重，则净收益权重最大时所对应的路径即为相应的最优决策。本实施例中，将需要执行维修设备操作或执行更新设备操作的时间点作为有向无环图的定点，即该定点V是按时间顺序排列的关键时间点；一般情况下，工厂会在年末或者年初确定是维修设备还是更换新的设备(即更新设备)，则可以将相应的年初或年末作为关键时间点。例如，将第 1年年末、第2年年末等作为关键时间点；同时，在最初的时间点需要首次购买设备，其也相当于执行一次更新设备操作，故该最初的时间点也可以作为一个关键点。例如，第1年年初是最初的时间点，则可以将第1年年初作为第1个关键时间点，将第第1年年末、第2年年末等依次作为第2个、第3个关键时间点。
同时，由于关键时间点具有先后时间顺序，本实施例基于时间顺序确定相应的有向边。本实施例中，该有向边E为由在先的关键时间点指向在后的关键时间点的边，即该有向边是从第i个关键时间点指向第j个关键时间点的边，且j＞i。如图2所示，该有向无环图的顶点包含5个关键时间点v1至v5，即顶点V＝{v1,v2,v3,v4,v5}，该有向无环图的有向边包含v1→v2，v3→v5等，具体可如图2所示。
此外，本发明实施例中，邻接矩阵W中的元素wij为从第i个关键时间点至第j个关键时间点之间不执行更新设备操作、且在第j个关键时间执行更新设备操作的净收益权重；其中，j＞i。即，在该有向无环图中，从顶点vi至vj所对应的有向边vi→vj的权重具体为：从第i个关键时间点至第j个关键时间点之间不执行更新设备操作，同时，在第j个关键时间执行更新设备操作时的净收益权重；该净收益权重用于表示从第i个关键时间点至第j个关键时间点的净收益。具体的，由于从第i个关键时间点至第j个关键时间点之间可能存在其他关键时间点，在每个关键时间点需要执行维修设备操作或执行更新设备操作，故该元素wij所对应的第第i个至第j个关键时间点之间的其他关键时间点需要执行维修设备操作(即不执行更新设备操作)。例如，5 个关键时间点依次为第1年年初、第2年年初、第3年年初、第4年年初、第5年年初，则w14表示从第1年年初至第4年年初之间的三年之内一直不执行更新设备操作，同时在第4年年初执行更新设备操作。即，w14对应的决策为第2年年初维修设备、第3年年初维修设备、第 4年年初更新设备。
步骤102：对邻接矩阵W进行调整处理，生成新邻接矩阵W'，且新邻接矩阵W'中的元素w'ij为f(wij)；其中，f()为递减函数。
本发明实施例中，由于最优的操作策略对应着最大的净收益，即净收益越大，则相应的操作策略越好。因此，基于上述有向无环图，可以将寻找最优操作策略的问题转换为确定该有向无环图最长路径的问题。同时，由于确定有向无环图的最短路径是成熟的技术，本实施例中基于递减函数f()对邻接矩阵W中的元素进行调整，调整后的元素w'ij＝f(wij)，即原元素wij越大，则调整后的元素w'ij越小，故可以进一步将确定有向无环图G＝(V,E,W)的最长路径的问题转换为：确定新有向无环图G'＝(V,E,W')的最短路径的问题。
同时，由于有向无环图的邻接矩阵中存在无效的元素，如w21、w11等，在对邻接矩阵W进行调整处理，可以不对其中的无效元素进行调整。
可选的，由于元素wij表示净收益，且在确定最短路径时，调整后的元素w'ij需要求和；为避免递减函数f()调整后的元素w'ij求和时改变与净收益之间的对应关系，本实施例中的递减函数f()为线性函数，即f(wij)＝-awij+b；其中，a和b均为调整系数，且a＞0。可选的，调整后的元素w'ij可以直接为-wij，即w'ij＝-wij。
步骤103：确定新有向无环图G'＝(V,E,W')的最短路径，根据最短路径中的关键时间点确定在每个关键时间点的操作策略。
本发明实施例中，在确定新的有向无环图G'＝(V,E,W')之后，即可基于现有的最短路径算法确定该有向无环图的最短路径，例如可以基于迪杰斯特拉算法(Dijkstra)求得最短路径，进而基于该最短路径即可确定在每个关键时间点的操作策略。
具体的，该步骤“根据最短路径中的关键时间点确定在每个关键时间点的操作策略”包括：在最短路径中包含的关键时间点处执行更新设备操作；在最短路径中不包含的关键时间点处执行维修设备操作。本发明实施例中，由于邻接矩阵中的元素wij对应从i个关键时间点至第j个关键时间点之间不执行更新设备操作，故本实施例所确定的最短路径中，若该最短路径跳过了某个关键时间点，即最短路径中不包含该关键时间点，则在该关键时间点处不执行更新设备操作，相应的则需要执行维修设备操作；同时，元素wij对应在第j个关键时间执行更新设备操作，故最短路径中包含的关键时间点处需要执行更新设备操作。例如，有向无环图的顶点V＝{v1,v2,v3,v4,v5}，此时则需要确定从 v1到v5的最短路径，即v1,v5分别表示起始的关键时间点、最终的关键时间点；若所确定的最短路径为v1→v2→v5，则第2个关键时间点位于该最短路径内，而第3个、第4个关键时间点不位于该最短路径，故最终所确定的操作策略为：在第2个关键时间点执行更新设备操作，在第第3个、第4个关键时间点执行维修设备操作。
本发明实施例提供的一种设备更新决策的方法，以关键时间点作为顶点、以关键时间点之间的先后顺序作为有向边构建有向无环图，且有向边所对应的中间不执行维修设备操作、且最后执行更新设备操作的净收益；同时通过递减函数调整该有向无环图的邻接矩阵，从而将确定最优操作策略的问题转换为确定有向无环图最短路径的问题。基于最短路径确定最优操作策略，从而可以方便地确定在每个关键时间点的操作策略，且该方法能够兼顾全部时间段的净收益，能够有效保证净收益最大化。
在上述实施例的基础上，上述步骤101“建立有向无环图 G＝(V,E,W)”中，确定邻接矩阵的过程具体包括：
步骤A1：确定在每个关键时间点执行更新设备操作时的更新权重，并确定在不执行更新设备操作时，每经过目标周期后的收益权重和执行维修设备操作时的维修权重；目标周期为相邻两个关键时间点之间的时间段。
本发明实施例中，执行更新设备操作时的更新权重表示更换新的设备时的更新代价或更新费用，该更新权重越大，相应的更新代价也越大。同理，收益权重表示在不执行更新设备操作且经过k-1个目标周期后，第k个目标周期内生成的收益，相应的，维修权重表示在不执行更新设备操作且经过k-1个目标周期后，第k个目标周期所对应的维修权重；其中，该目标周期表示的是相邻两个关键时间点之间的时间段，该维修权重一般可以是：第k个目标周期的结束时间点作为关键时间点时，执行维修设备操作时的维修费用，该维修权重越大，相应的维修费用越高。
此外，由于关键时间点是有周期性的，即相邻关键时间点之间的时间段是固定的，即相邻关键时间点之间间隔一个目标周期；且对于一台新设备，其之后所能带来的收益以及相应的维修费用一般不与时间点相关，例如，第1年年初新买的设备在一年之内(即在第1年内) 所能产生的收益，与第3年年初新买的设备在一年之内(即在第3年内)所能产生的收益应该是相同的。故本实施例中基于设备所经历的目标周期的时长来确定相应的收益权重和维修权重。
本实施例中，工厂在确定操作策略时，会制定特定时长的工作计划，例如五年计划、十年计划等，进而需要确定每年年底或年初的操作策略。例如，本实施例中制定一个五年计划，即该计划的时间跨度为五年，需要在每年年末确定相应的操作策略。则本实施例中共涉及六个关键时间点：第1年年初、第1年年末、第2年年末、…、第5 年年末，在每个关键时间点执行更新设备操作时的更新权重(或更新费用)具体可参见下表1所示：
表1
| 关键时间点v<sub>j</sub> | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 更新权重c<sub>j</sub> | 0 | 1.5 | 2.2 | 2.5 | 3 | 0 |
其中，该更新权重cj表示在第j个关键时间点执行更新设备操作时的更新费用，例如，c3＝2.5指的是在第2年年末更换新设备时的费用是2.5。同时，由于第1个关键时间点和第6个关键时间点分别为起始时间点和终止时间点，相应的更新费用可以设为零，即此时可以不考虑操作策略。当然，也可确定起始时间点和终止时间点相应的更新权重，如确定在第5年年末更新设备时所需的费用。
同时，关键时间点之间的间隔时长为1年，即目标周期为1年，该设备每经过1年后，当年的收益权重和维修权重(或维修费用)具体可参见下表2所示：
表2
| 周期k | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 收益权重r<sub>k</sub> | 5 | 1.5 | 4 | 3.75 | 3 |
| 维修权重u<sub>k</sub> | 0.5 | 1 | 1.5 | 2 | 2.5 |
其中，收益权重rk表示在不执行更新设备操作时，第k个目标周期的收益权重；相应的，维修权重uk表示在不执行更新设备操作时，第k个目标周期所对应的维修权重，且一般为第k个目标周期结束时执行维修设备操作的维修权重。例如，表2中的r3表示从更新设备之后开始算起，第三个年份内的收益权重；u3则表示从更新设备之后开始算起，第三个年份的年末维修设备的费用。具体的，若在第1年年末(即第2个关键时间点v2)执行了更新设备操作，则r3表示从第1 年年末开始算起，第三个年份内(即第4年内)的收益权重；相应的，u3则表示从第1年年末开始算起，第三个年份的年末(即上述的第5 个关键时间点：第4年年末)维修设备的费用。
步骤A2：根据相应的更新权重、收益权重和维修权重确定邻接矩阵W中的元素wij，且
其中，rk和uk分别表示在不执行更新设备操作经过k-1个目标周期后，第k个目标周期所对应的收益权重和维修权重。
本发明实施例中，在确定相应的更新权重、收益权重和维修权重之后，即可基于上式
确定每个元素wij。此时，该元素wij表示，从第i个关键时间点到第j个关键时间点，所有的收益权重减去所有的维修权重以及在第j个关键时间点更新设备时的更新权重，最终计算得到的即为从第i个关键时间点到第j个关键时间点的净收益权重。
例如，如上表1和表2所示，w14表示从第1年年初v1到第3年年末v4的净收益；此时，该设备的设备役龄为1、2、3年，基于表2 可知三年的收益权重为5+4.5+4＝13.5，相应的三年维修权重为 0.5+1+1.5＝3；同时，基于表1可知，在第3年年末更换设备的权重为 2.5，故w14＝13.5-3-2.5＝8。
同理，w36表示从第3年年末v4到第5年年末v6的净收益；此时，该设备的设备役龄仍然为1、2、3年，故三年的收益权重和维修权重仍然分别为13.5和3；同时，基于表1可知，在第5年年末更换设备的权重为0，故w36＝10.5。基于同样的方式可以确定所有的元素wij，其最终确定的邻接矩阵为：
其中，该邻接矩阵中i≥j所对应的元素wij为无效元素。在确定邻接矩阵之后，即可基于上述步骤102和步骤103确定最优的操作策略。例如，本实施例将取反函数作为递减函数，即w'ij＝-wij，则新有向无环图为G'＝(V,E,-W)；基于Dijstra算法，求得最短路径为v1→v2→v3→v4→v6，路长为-17，即设备的操作策略为：
1)v1→v2，新设备第1年初用到第1年末，用1年，第1年末更新设备，相应的效益-维修费-更新费＝5-0.5-1.5＝3；
2)v2→v3，第1年末开始用更新的新设备，用1年，第2年末 (第3年初)更新设备，效益-维修费-更新费＝5-0.5-1.5＝3；
3)v3→v4，第2年末用更新的新设备，用1年，第3年末(第4 年初)更新设备，效益-维修费-更新费＝5-0.5-1.5＝3；
4)v4→v6，第3年末用更新的新设备，用2年，用至第5年末不再更新设备，效益-维修费-更新费＝(5+4.5)-(0.5+1)-0＝8。总收益为： 3+3+3+8＝17。
本发明实施例提供的一种设备更新决策的方法，以关键时间点作为顶点、以关键时间点之间的先后顺序作为有向边构建有向无环图，且有向边所对应的中间不执行维修设备操作、且最后执行更新设备操作的净收益；同时通过递减函数调整该有向无环图的邻接矩阵，从而将确定最优操作策略的问题转换为确定有向无环图最短路径的问题。基于最短路径确定最优操作策略，从而可以方便地确定在每个关键时间点的操作策略，且该方法能够兼顾全部时间段的净收益，能够有效保证净收益最大化。
上文结合图1至图2，详细描述了本发明实施例提供的设备更新决策的方法，该方法也可以通过相应的装置实现，下面详细描述本发明实施例提供的设备更新决策的装置。
图3示出了本发明实施例所提供的一种设备更新决策的装置的结构示意图。如图3所示，该设备更新决策的装置包括：
建立模块31，用于建立有向无环图G＝(V,E,W)，所述有向无环图的顶点V为按时间顺序排列的关键时间点，所述有向无环图的有向边 E为由在先的所述关键时间点指向在后的所述关键时间点的边，所述有向无环图的邻接矩阵W中的元素wij为从第i个所述关键时间点至第 j个所述关键时间点之间不执行更新设备操作、且在第j个所述关键时间执行更新设备操作的净收益权重；其中，所述关键时间点为执行维修设备操作或执行更新设备操作的时间点，j＞i；
调整模块32，用于对所述邻接矩阵W进行调整处理，生成新邻接矩阵W'，且所述新邻接矩阵W'中的元素w'ij为f(wij)；其中，f()为递减函数；
处理模块33，用于确定新有向无环图G'＝(V,E,W')的最短路径，根据所述最短路径中的所述关键时间点确定在每个所述关键时间点的操作策略。
在上述实施例的基础上，所述建立模块31建立有向无环图 G＝(V,E,W)包括：
确定在每个所述关键时间点执行更新设备操作时的更新权重，并确定在不执行更新设备操作时，每经过目标周期后的收益权重和执行维修设备操作时的维修权重；所述目标周期为相邻两个所述关键时间点之间的时间段；
根据相应的所述更新权重、所述收益权重和所述维修权重确定所述邻接矩阵W中的元素wij，且
其中，cj表示在第j个所述关键时间点执行更新设备操作时的更新权重，rk和uk分别表示在不执行更新设备操作经过k-1个目标周期后，第k个目标周期所对应的收益权重和维修权重。
在上述实施例的基础上，f(wij)＝-awij+b；其中，a和b均为调整系数，且a＞0。
在上述实施例的基础上，所述处理模块33根据所述最短路径中的所述关键时间点确定在每个所述关键时间点的操作策略，包括：
在所述最短路径中包含的关键时间点处执行更新设备操作；在所述最短路径中不包含的关键时间点处执行维修设备操作。
本发明实施例提供的一种设备更新决策的装置，以关键时间点作为顶点、以关键时间点之间的先后顺序作为有向边构建有向无环图，且有向边所对应的中间不执行维修设备操作、且最后执行更新设备操作的净收益；同时通过递减函数调整该有向无环图的邻接矩阵，从而将确定最优操作策略的问题转换为确定有向无环图最短路径的问题。基于最短路径确定最优操作策略，从而可以方便地确定在每个关键时间点的操作策略，且该装置能够兼顾全部时间段的净收益，能够有效保证净收益最大化。
此外，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述设备更新决策的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
具体的，参见图4所示，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括总线1110、处理器1120、收发器1130、总线接口1140、存储器1150和用户接口1160。
在本发明实施例中，该电子设备还包括：存储在存储器1150上并可在处理器1120上运行的计算机程序，计算机程序被处理器1120执行时实现以下步骤：
建立有向无环图G＝(V,E,W)，所述有向无环图的顶点V为按时间顺序排列的关键时间点，所述有向无环图的有向边E为由在先的所述关键时间点指向在后的所述关键时间点的边，所述有向无环图的邻接矩阵W中的元素wij为从第i个所述关键时间点至第j个所述关键时间点之间不执行更新设备操作、且在第j个所述关键时间执行更新设备操作的净收益权重；其中，所述关键时间点为执行维修设备操作或执行更新设备操作的时间点，j＞i；
对所述邻接矩阵W进行调整处理，生成新邻接矩阵W'，且所述新邻接矩阵W'中的元素w'ij为f(wij)；其中，f()为递减函数；
确定新有向无环图G'＝(V,E,W')的最短路径，根据所述最短路径中的所述关键时间点确定在每个所述关键时间点的操作策略。
可选地，计算机程序被处理器1120执行“建立有向无环图 G＝(V,E,W)”步骤时，使得处理器具体实现以下步骤：
确定在每个所述关键时间点执行更新设备操作时的更新权重，并确定在不执行更新设备操作时，每经过目标周期后的收益权重和执行维修设备操作时的维修权重；所述目标周期为相邻两个所述关键时间点之间的时间段；
根据相应的所述更新权重、所述收益权重和所述维修权重确定所述邻接矩阵W中的元素wij，且
其中，cj表示在第j个所述关键时间点执行更新设备操作时的更新权重，rk和uk分别表示在不执行更新设备操作经过k-1个目标周期后，第k个目标周期所对应的收益权重和维修权重。
可选的，f(wij)＝-awij+b；其中，a和b均为调整系数，且a＞0。
可选地，计算机程序被处理器1120执行“根据所述最短路径中的所述关键时间点确定在每个所述关键时间点的操作策略”步骤时，使得处理器具体实现以下步骤：
在所述最短路径中包含的关键时间点处执行更新设备操作；在所述最短路径中不包含的关键时间点处执行维修设备操作。
收发器1130，用于在处理器1120的控制下接收和发送数据。
本发明实施例中，总线架构(用总线1110来代表)，总线1110可以包括任意数量互联的总线和桥，总线1110将包括由处理器1120代表的一个或多个处理器与存储器1150代表的存储器的各种电路连接在一起。
总线1110表示若干类型的总线结构中的任何一种总线结构中的一个或多个，包括存储器总线以及存储器控制器、***总线、加速图形端口(Accelerate Graphical Port，AGP)、处理器或使用各种总线体系结构中的任意总线结构的局域总线。作为示例而非限制，这样的体系结构包括：工业标准体系结构(Industry Standard Architecture， ISA)总线、微通道体系结构(Micro Channel Architecture，MCA) 总线、扩展ISA(Enhanced ISA，EISA)总线、视频电子标准协会 (Video Electronics Standards Association，VESA)、***部件互连 (Peripheral Component Interconnect，PCI)总线。
处理器1120可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中硬件的集成逻辑电路或软件形式的指令完成。上述的处理器包括：通用处理器、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)、复杂可编程逻辑器件(Complex Programmable LogicDevice，CPLD)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)、微控制单元(Microcontroller Unit，MCU)或其他可编程逻辑器件、分立门、晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或执行本发明实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。例如，处理器可以是单核处理器或多核处理器，处理器可以集成于单颗芯片或位于多颗不同的芯片。
处理器1120可以是微处理器或任何常规的处理器。结合本发明实施例所公开的方法步骤可以直接由硬件译码处理器执行完成，或者由译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、闪存(FlashMemory)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器 (Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、寄存器等本领域公知的可读存储介质中。所述可读存储介质位于存储器中，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
总线1110还可以将，例如***设备、稳压器或功率管理电路等各种其他电路连接在一起，总线接口1140在总线1110和收发器1130之间提供接口，这些都是本领域所公知的。因此，本发明实施例不再对其进行进一步描述。
收发器1130可以是一个元件，也可以是多个元件，例如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。例如：收发器1130从其他设备接收外部数据，收发器1130用于将处理器1120处理后的数据发送给其他设备。取决于计算机***的性质，还可以提供用户接口1160，例如：触摸屏、物理键盘、显示器、鼠标、扬声器、麦克风、轨迹球、操纵杆、触控笔。
应理解，在本发明实施例中，存储器1150可进一步包括相对于处理器1120远程设置的存储器，这些远程设置的存储器可以通过网络连接至服务器。上述网络的一个或多个部分可以是自组织网络(ad hoc network)、内联网(intranet)、外联网(extranet)、虚拟专用网(VPN)、局域网(LAN)、无线局域网(WLAN)、广域网(WAN)、无线广域网 (WWAN)、城域网(MAN)、互联网(Internet)、公共交换电话网(PSTN)、普通老式电话业务网(POTS)、蜂窝电话网、无线网络、无线保真(Wi- Fi)网络以及两个或更多个上述网络的组合。例如，蜂窝电话网和无线网络可以是全球移动通信(GSM)***、码分多址(CDMA)***、全球微波互联接入(WiMAX)***、通用分组无线业务(GPRS)***、宽带码分多址(WCDMA)***、长期演进(LTE)***、LTE频分双工(FDD)***、LTE时分双工(TDD)***、先进长期演进(LTE- A)***、通用移动通信(UMTS)***、增强移动宽带(Enhance Mobile Broadband，eMBB)***、海量机器类通信(massive Machine Type of Communication，mMTC)***、超可靠低时延通信(UltraReliable Low Latency Communications，uRLLC)***等。
应理解，本发明实施例中的存储器1150可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性存储器和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器包括：只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器 (Electrically EPROM，EEPROM)或闪存(Flash Memory)。
易失性存储器包括：随机存取存储器(Random Access Memory， RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如：静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DRRAM)。本发明实施例描述的电子设备的存储器1150包括但不限于上述和任意其他适合类型的存储器。
在本发明实施例中，存储器1150存储了操作***1151和应用程序1152的如下元素：可执行模块、数据结构，或者其子集，或者其扩展集。
具体而言，操作***1151包含各种***程序，例如：框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序1152包含各种应用程序，例如：媒体播放器(Media Player)、浏览器(Browser)，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序1152中。应用程序1152包括：小程序、对象、组件、逻辑、数据结构以及其他执行特定任务或实现特定抽象数据类型的计算机***可执行指令。
此外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述设备更新决策的方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
具体而言，计算机程序被处理器执行时可实现以下步骤：
建立有向无环图G＝(V,E,W)，所述有向无环图的顶点V为按时间顺序排列的关键时间点，所述有向无环图的有向边E为由在先的所述关键时间点指向在后的所述关键时间点的边，所述有向无环图的邻接矩阵W中的元素wij为从第i个所述关键时间点至第j个所述关键时间点之间不执行更新设备操作、且在第j个所述关键时间执行更新设备操作的净收益权重；其中，所述关键时间点为执行维修设备操作或执行更新设备操作的时间点，j＞i；
对所述邻接矩阵W进行调整处理，生成新邻接矩阵W'，且所述新邻接矩阵W'中的元素w'ij为f(wij)；其中，f()为递减函数；
确定新有向无环图G'＝(V,E,W')的最短路径，根据所述最短路径中的所述关键时间点确定在每个所述关键时间点的操作策略。
可选地，计算机程序被处理器执行“建立有向无环图G＝(V,E,W)”步骤时，使得处理器具体实现以下步骤：
确定在每个所述关键时间点执行更新设备操作时的更新权重，并确定在不执行更新设备操作时，每经过目标周期后的收益权重和执行维修设备操作时的维修权重；所述目标周期为相邻两个所述关键时间点之间的时间段；
根据相应的所述更新权重、所述收益权重和所述维修权重确定所述邻接矩阵W中的元素wij，且
其中，cj表示在第j个所述关键时间点执行更新设备操作时的更新权重，rk和uk分别表示在不执行更新设备操作经过k-1个目标周期后，第k个目标周期所对应的收益权重和维修权重。
可选的，f(wij)＝-awij+b；其中，a和b均为调整系数，且a＞0。
可选地，计算机程序被处理器执行“根据所述最短路径中的所述关键时间点确定在每个所述关键时间点的操作策略”步骤时，使得处理器具体实现以下步骤：
在所述最短路径中包含的关键时间点处执行更新设备操作；在所述最短路径中不包含的关键时间点处执行维修设备操作。
计算机可读存储介质包括：永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，是可以保留和存储供指令执行设备所使用指令的有形设备。计算机可读存储介质包括：电子存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备以及上述任意合适的组合。计算机可读存储介质包括：相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、非易失性随机存取存储器(NVRAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带存储、磁带磁盘存储或其他磁性存储设备、记忆棒、机械编码装置(例如在其上记录有指令的凹槽中的穿孔卡或凸起结构)或任何其他非传输介质、可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本发明实施例中的界定，计算机可读存储介质不包括暂时信号本身，例如无线电波或其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输介质传播的电磁波(例如穿过光纤电缆的光脉冲)或通过导线传输的电信号。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所披露的装置、电子设备和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的、机械的或其他的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或也可以不是物理单元，既可以位于一个位置，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来解决本发明实施例方案要解决的问题。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术作出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(包括：个人计算机、服务器、数据中心或其他网络设备)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而上述存储介质包括如前述所列举的各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明实施例的具体实施方式，但本发明实施例的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明实施例披露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明实施例的保护范围之内。因此，本发明实施例的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种设备更新决策的方法，其特征在于，包括：
建立有向无环图G＝(V,E,W)，所述有向无环图的顶点V为按时间顺序排列的关键时间点，所述有向无环图的有向边E为由在先的所述关键时间点指向在后的所述关键时间点的边，所述有向无环图的邻接矩阵W中的元素wij为从第i个所述关键时间点至第j个所述关键时间点之间不执行更新设备操作、且在第j个所述关键时间执行更新设备操作的净收益权重；其中，所述关键时间点为执行维修设备操作或执行更新设备操作的时间点，j＞i；
对所述邻接矩阵W进行调整处理，生成新邻接矩阵W'，且所述新邻接矩阵W'中的元素w'ij为f(wij)；其中，f()为递减函数；
确定新有向无环图G'＝(V,E,W')的最短路径，根据所述最短路径中的所述关键时间点确定在每个所述关键时间点的操作策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立有向无环图G＝(V,E,W)包括：
确定在每个所述关键时间点执行更新设备操作时的更新权重，并确定在不执行更新设备操作时，每经过目标周期后的收益权重和执行维修设备操作时的维修权重；所述目标周期为相邻两个所述关键时间点之间的时间段；
根据相应的所述更新权重、所述收益权重和所述维修权重确定所述邻接矩阵W中的元素wij，且
其中，cj表示在第j个所述关键时间点执行更新设备操作时的更新权重，rk和uk分别表示在不执行更新设备操作经过k-1个目标周期后，第k个目标周期所对应的收益权重和维修权重。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，f(wij)＝-awij+b；其中，a和b均为调整系数，且a＞0。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述最短路径中的所述关键时间点确定在每个所述关键时间点的操作策略，包括：
在所述最短路径中包含的关键时间点处执行更新设备操作；在所述最短路径中不包含的关键时间点处执行维修设备操作。
5.一种设备更新决策的装置，其特征在于，包括：
建立模块，用于建立有向无环图G＝(V,E,W)，所述有向无环图的顶点V为按时间顺序排列的关键时间点，所述有向无环图的有向边E为由在先的所述关键时间点指向在后的所述关键时间点的边，所述有向无环图的邻接矩阵W中的元素wij为从第i个所述关键时间点至第j个所述关键时间点之间不执行更新设备操作、且在第j个所述关键时间执行更新设备操作的净收益权重；其中，所述关键时间点为执行维修设备操作或执行更新设备操作的时间点，j＞i；
调整模块，用于对所述邻接矩阵W进行调整处理，生成新邻接矩阵W'，且所述新邻接矩阵W'中的元素w'ij为f(wij)；其中，f()为递减函数；
处理模块，用于确定新有向无环图G'＝(V,E,W')的最短路径，根据所述最短路径中的所述关键时间点确定在每个所述关键时间点的操作策略。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述建立模块建立有向无环图G＝(V,E,W)包括：
确定在每个所述关键时间点执行更新设备操作时的更新权重，并确定在不执行更新设备操作时，每经过目标周期后的收益权重和执行维修设备操作时的维修权重；所述目标周期为相邻两个所述关键时间点之间的时间段；
根据相应的所述更新权重、所述收益权重和所述维修权重确定所述邻接矩阵W中的元素wij，且
其中，cj表示在第j个所述关键时间点执行更新设备操作时的更新权重，rk和uk分别表示在不执行更新设备操作经过k-1个目标周期后，第k个目标周期所对应的收益权重和维修权重。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，f(wij)＝-awij+b；其中，a和b均为调整系数，且a＞0。
8.根据权利要求5-7任意一项所述的装置，其特征在于，所述处理模块根据所述最短路径中的所述关键时间点确定在每个所述关键时间点的操作策略，包括：
在所述最短路径中包含的关键时间点处执行更新设备操作；在所述最短路径中不包含的关键时间点处执行维修设备操作。
9.一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的设备更新决策的方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，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1至4中任一项所述的设备更新决策的方法中的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010783224.XA CN111860898A (zh) | 2020-08-06 | 2020-08-06 | 一种设备更新决策的方法、装置及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010783224.XA CN111860898A (zh) | 2020-08-06 | 2020-08-06 | 一种设备更新决策的方法、装置及电子设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111860898A true CN111860898A (zh) | 2020-10-30 |
Family
ID=72971496
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010783224.XA Pending CN111860898A (zh) | 2020-08-06 | 2020-08-06 | 一种设备更新决策的方法、装置及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111860898A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113238770A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-08-10 | 中车工业研究院有限公司 | 产品平台的更新方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070086358A1 (en) * | 2005-10-18 | 2007-04-19 | Pascal Thubert | Directed acyclic graph computation by orienting shortest path links and alternate path links obtained from shortest path computation |
| US20090094076A1 (en) * | 2007-10-05 | 2009-04-09 | Reddy Sudhakar Y | Method and system using linear programming for estimating test costs for bayesian diagnostic models |
| US20110098982A1 (en) * | 2009-10-22 | 2011-04-28 | Dassault Systemes | Method and system for updating a modeled object in a product lifecycle management system |
| US20140156329A1 (en) * | 2012-11-30 | 2014-06-05 | Dassault Systemes DELMIA Corp. | Canonical Availability Representations For Bills Of Materials |
| US20150186798A1 (en) * | 2013-12-31 | 2015-07-02 | Cisco Technology, Inc. | Learning data processor for distributing learning machines across large-scale network infrastructures |
| US20170353292A1 (en) * | 2016-06-02 | 2017-12-07 | Cisco Technology, Inc. | Directed acyclic graph optimization based on timing information for generating optimized network clock |
| CN107667505A (zh) * | 2015-06-05 | 2018-02-06 | 思科技术公司 | 用于监控和管理数据中心的*** |
| CN108062615A (zh) * | 2016-11-07 | 2018-05-22 | 富士通株式会社 | 作业计划装置和方法以及非暂时性计算机可读存储介质 |
| CN108337239A (zh) * | 2017-01-10 | 2018-07-27 | 信特尼有限公司 | 电子设备的事件证明 |
| CN108595255A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-28 | 武汉理工大学 | 地理分布式云中基于最短路径算法的工作流任务调度方法 |
-
2020
- 2020-08-06 CN CN202010783224.XA patent/CN111860898A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070086358A1 (en) * | 2005-10-18 | 2007-04-19 | Pascal Thubert | Directed acyclic graph computation by orienting shortest path links and alternate path links obtained from shortest path computation |
| US20090094076A1 (en) * | 2007-10-05 | 2009-04-09 | Reddy Sudhakar Y | Method and system using linear programming for estimating test costs for bayesian diagnostic models |
| US20110098982A1 (en) * | 2009-10-22 | 2011-04-28 | Dassault Systemes | Method and system for updating a modeled object in a product lifecycle management system |
| US20140156329A1 (en) * | 2012-11-30 | 2014-06-05 | Dassault Systemes DELMIA Corp. | Canonical Availability Representations For Bills Of Materials |
| US20150186798A1 (en) * | 2013-12-31 | 2015-07-02 | Cisco Technology, Inc. | Learning data processor for distributing learning machines across large-scale network infrastructures |
| CN107667505A (zh) * | 2015-06-05 | 2018-02-06 | 思科技术公司 | 用于监控和管理数据中心的*** |
| US20170353292A1 (en) * | 2016-06-02 | 2017-12-07 | Cisco Technology, Inc. | Directed acyclic graph optimization based on timing information for generating optimized network clock |
| CN108062615A (zh) * | 2016-11-07 | 2018-05-22 | 富士通株式会社 | 作业计划装置和方法以及非暂时性计算机可读存储介质 |
| CN108337239A (zh) * | 2017-01-10 | 2018-07-27 | 信特尼有限公司 | 电子设备的事件证明 |
| CN108595255A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-28 | 武汉理工大学 | 地理分布式云中基于最短路径算法的工作流任务调度方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 刘伍颖;卢宇彤;沈志宇;: "面向异构多域环境的全局资源调度研究与实现", 计算机工程与应用, no. 18, 21 June 2006 (2006-06-21), pages 61 - 64 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113238770A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-08-10 | 中车工业研究院有限公司 | 产品平台的更新方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113238770B (zh) * | 2021-04-13 | 2023-09-15 | 中车工业研究院有限公司 | 产品平台的更新方法、装置、电子设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20200204577A1 (en) | Graphical structure model-based prevention and control of abnormal accounts | |
| US10217072B2 (en) | Association-based product design | |
| CN113726823B (zh) | 一种防御方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| KR20190042257A (ko) | 문장 생성 모델의 업데이트 방법 및 문장 생성 장치 | |
| CN108885787B (zh) | 训练图像修复模型的方法、图像修复方法、装置、介质及设备 | |
| US11748389B1 (en) | Delegated decision tree evaluation | |
| CN111967679A (zh) | 基于tcn模型的电离层总电子含量预报方法 | |
| US10373068B2 (en) | Weight adjusted composite model for forecasting in anomalous environments | |
| CN111581627A (zh) | 一种数据处理方法、装置及电子设备 | |
| WO2023016159A1 (zh) | 智慧城市网络流量预测方法及*** | |
| CN115453754A (zh) | 一种超表面相位系数优化方法、装置及电子设备 | |
| CN111860898A (zh) | 一种设备更新决策的方法、装置及电子设备 | |
| US10997966B2 (en) | Voice recognition method, device and computer storage medium | |
| CN110009101B (zh) | 用于生成量化神经网络的方法和装置 | |
| CN114937058A (zh) | LiDAR点云中的3D多对象跟踪的***和方法 | |
| CN115496285B (zh) | 一种电力负荷的预测方法、装置及电子设备 | |
| CN111429458B (zh) | 一种图像还原的方法、装置及电子设备 | |
| CN114445510A (zh) | 一种图像优化方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN111582456B (zh) | 用于生成网络模型信息的方法、装置、设备和介质 | |
| CN113507120A (zh) | 一种计算承载力的方法、装置及电子设备 | |
| CN111753102A (zh) | 一种基于事理图谱的舆情分析方法、装置及电子设备 | |
| CN114584476A (zh) | 一种流量预测方法、网络训练方法、装置及电子设备 | |
| JP6343585B2 (ja) | 未知伝達系推定装置、未知伝達系推定方法、およびプログラム | |
| CN113282283B (zh) | 一种操作数据库表的方法、装置及电子设备 | |
| WO2024032695A1 (zh) | Csi预测处理方法、装置、通信设备及可读存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |