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申请/专利权人：浙江大有实业有限公司杭州科技发展分公司

摘要：本发明公开了一种面向保电DRS计划生成的方法及系统，包括：通过用户交互界面进行需求的获取；根据用户需求，构建约束条件；建立保电DRS计划的核心保电目标，通过用户的交互选择，确认最终的目标函数；通过目标函数和约束条件，生成保电DRS计划。利用先进的算法对人力和物力资源进行智能调度，能够在不同情况下灵活分配资源。有助于减少不必要的资源浪费，降低运营成本，尤其是在人力资源管理方面。引入的稳定性评估算法确保保电DRS计划在各种约束条件下的稳定执行，增强了系统在面对需求波动时的稳定性和可靠性。

主权项：1.一种面向保电DRS计划生成的方法，其特征在于，包括：通过用户交互界面进行需求的获取；根据用户需求，构建约束条件；具体包括，通过识别算法，提取文本中的实体内容及实体间的关联，根据所述实体间的关联，将每个动词实体与其相关的其他实体内容输出为一个限制集合，得到n个限制集合，并利用每个限制集合，生成约束；建立保电DRS计划的核心保电目标，通过用户的交互选择，确认最终的目标函数；通过目标函数和约束条件，生成保电DRS计划；所述通过用户交互界面进行需求的获取包括，在交互界面录入用户的需求信息，对所述需求信息进行关键信息的提取；用户将保电DRS计划的生成需求导入系统，系统通过识别文本内容，得到需求信息；所述需求信息包括，场馆任务数据表和保电时段分级指挥实施细则文档；所述场馆任务数据表包括，开始时间、结束时间、场馆运行任务、场馆运行地点；所述保电时段分级指挥实施细则文档包括，用户输入的针对保电DRS计划的工作内容、流线汇报要求及保电场所巡视要求；所述对所述需求信息进行关键信息的提取包括，通过识别算法，提取文本中的实体内容及实体间的关联；所述识别算法包括，将原始文本转换为适合机器处理的格式，并构建实体间的关系图，表示为：Tx，Θ，Φ=GBiLSTMBERT-EmbedPx，Θ，E，Φ其中，X表示原始文本，BERT-Embed表示使用BERT模型将文本转换为嵌入向量；BiLSTM表示双向长短时记忆网络，用于理解实体在上下文中的语义；Θ表示双向长短时记忆网络的模型参数；G表示图注意力网络，用于学习实体间的复杂关系；E表示实体间的边；Φ表示图注意力网络的模型参数；所述限制集合包括，一个动词实体与p个与其相关的其他实体内容，将动词实体作为约束的对象，其他实体内容作为对所述动词实体的约束；其中，p≥0；所述约束条件包括，利用每个限制集合，生成约束；R×Ymin≤Y≤U×Ymax其中，R表示下限系数，若没有对Y的约束下限，则R＝0；U表示上限系数，若没有对Y的约束上限，则U＝0；Y表示约束的对象；Ymin表示约束下限；Ymax表示约束上限；将生成的所有约束进行汇总生成约束集合；利用所述约束集合，将集合中每个约束条件与保电DRS计划中的运行任务相匹配，并将得到的匹配结果进行输出，作为对保电DRS计划的任务约束；所述约束条件还包括，若所述约束集合中的约束条件存在冲突，则在保电DRS计划生成时发出报错，并标记引起报错的约束条件对应的文本内容；若所述约束集合中的约束条件不存在冲突，则利用目标函数生成保电DRS计划；所述目标函数包括，最低损耗的目标函数、最大和最小可调度资源的目标函数和均衡的目标函数；所述最低损耗的目标函数包括，； ；其中，表示最小总成本，表示总成本；表示第i个任务的人力资源小时数；表示第i个任务的效率；表示第i个任务的工作负荷；表示第i个人力资源成本系数；表示工作效率调整系数；最大可调度资源的目标函数包括，；最小可调度资源的目标函数包括，； ；其中，表示最大可调度性的总量；表示可调度性的总量；表示员工j的技能多样性指数；表示员工j的任务适应性指数；表示员工的可调度性权重系数；所述均衡的目标函数包括，在人力资源的成本、效率和可调度性中的均衡目标： ；其中，表示均衡度；表示任务的均衡权重系数；表示调整均衡重要性的参数；n、m、l均表示任务数量；对所述目标函数进行稳定性评估，对于每个约束条件，定义其最小值和最大值；约束条件的中间位置定义为： ；对于每个目标函数的计算结果，确定在相应约束条件中的位置；稳定性评分对于目标函数在约束条件中定义为： ；在用户的交互页面优先输出稳定性评分最高的目标函数的生成结果，若用户否定方案，则通过用户的自主选择目标函数，根据新选择的目标函数生成保电DRS计划。

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