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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明提出一种基于强化学习的生产业务流程超时异常处理方法，包括以下步骤：首先，输入生产业务流程事件日志和案例执行的规定时间；其次，从日志中提取活动名称、所需资源、持续时间等特征，构建特征矩阵；然后，使用自注意力机制预测当前案例的剩余执行时间，并判断是否存在超时风险；若存在风险，将生产业务流程建模为马尔可夫过程，并利用深度Q网络来优化决策策略，实现任务的并行执行和超时异常问题的解决。本发明利用自注意力机制对生产业务流程的剩余执行时间进行准确预测，能够提前识别潜在的超时风险；使用强化学习自动识别生产业务流程中可以并行执行的节点，减少了人工干预，降低了对专家经验的依赖，使得流程自动化程度更高。
主权项：1.一种基于强化学习的生产业务流程超时异常处理方法，包括以下步骤：1输入生产业务流程事件日志以及每个案例执行的规定时间；2对事件日志提取特征，得到一组特征集，将所有提取的特征组合成一个特征矩阵X，其中每一行代表一个案例，每一列代表一个特征；3引入自注意力机制对生产业务流程当前案例进行剩余时间的预测，包括输入层、编码器、注意力层和输出层；4判断预测到的剩余执行时间Tremaining是否大于规定时间，若是，则认为生产业务流程存在超时风险，跳转到步骤5，否则不会超时则结束；5引入强化学习，通过将生产业务流程建模为马尔可夫过程，并利用深度Q网络DQN来优化决策策略，实现当前执行案例中未执行任务的并行执行和超时异常问题的解决。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于强化学习的生产业务流程超时异常处理方法
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