一种支持时间语义的服务化工业软件组件设计与实现方法

    公开(公告)号:CN119847482A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411925387.1

    申请日:2024-12-25

    Abstract: 本发明公开了一种支持时间语义的服务化工业软件组件设计与实现方法,所述方法包括如下步骤:步骤1:OT应用设计;步骤2:代码生成工具生成OT服务应用;步骤3:OT服务应用部署与运行。本发明构建的工业软件具有可扩展性、更好的生态以及较好的实时特性。当业务需求出现变更时,只需要动态的构建组件之间的连接关系,不需要对已经开发完成的组件进行修改;利用IT的技术,可以借助AI、云原生、大数据等一些列框架和组件去构建更为全面和强大的工业软件;在实时性方面,通过DDS组件以及对传统微服务的技术框架进行改造,相比于原生的微服务,该技术在实时性方面更优。

    一种基于云计算的智能服务推荐算法

    公开(公告)号:CN107491992A

    公开(公告)日:2017-12-19

    申请号:CN201710742043.0

    申请日:2017-08-25

    Inventor: 初佃辉 张小东

    CPC classification number: G06Q30/0282 G06Q10/06393 G06Q50/22

    Abstract: 本发明提供一种基于云计算的智能服务推荐算法,其解决了现有服务推荐算法计算量大、效率低、准确率低和不稳定的技术问题,其先对若干种精确服务特征进行训练,得到模型参数,存入模型数据库中;运用逻辑回归算法进行精确服务选择决策,在接到需求者服务特征数据后,将数据送到每个计算节点,在计算完毕后,送入reduce节点进行综合分析,最终确定所需服务,本发明可广泛用于智能服务推荐。

    一种序列QoS驱动的服务集成方法

    公开(公告)号:CN112306665B

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202011308436.9

    申请日:2020-11-19

    Abstract: 本发明公开了一种序列QoS驱动的服务集成方法,该方法包括:预设序列组合流程图,选取服务质量QoS属性特征;处理服务质量QoS属性特征,得到服务序列sc的初始向量CQoS,并将初始向量CQoS归一化处理,得到标准化向量CQoS’,进而计算服务分数ScoreCQoS’;利用Skyline计算在预设序列组合流程图中任务节点对应的各候选服务对象数据库中抽取出不被其他任何候选服务对象支配的数据对象子集合,将数据对象子集合作为蚁群算法求解的初始搜索空间;根据蚁群算法求解初始搜索空间中最优解决对应的分配方案。该方法解决了数据“淹没”和用户偏好问题,提高了集成过程的效率以及服务序列的服务质量。

    一种基于精确QoS的快速服务匹配方法

    公开(公告)号:CN112543116A

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN202011332038.0

    申请日:2020-11-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于精确QoS的快速服务匹配方法,该方法包括:获取QoS实测值ErVQ;将ErVQ输入因子分解机FM中进行训练,得到预测精准QoS模型将服务集合S的QoS平均检测结果输入预测精准QoS模型中,得到QoS各项检测结果值Eri;将任意到达的服务请求k的EcVQk输入预测精准QoS模型中,得到服务请求期望值Eck;构建哈希Hash服务列表,根据QoS各项检测结果值Eri将每个服务实例放置到哈希Hash服务列表中,将服务请求期望值Eck投射至哈希Hash服务列表上,求解QoS各项检测结果值Eri和服务请求期望值Eck之间绝对值最小的资源适合度的服务实例作为最佳匹配服务实例。该方法可以在众多服务中快速、准确的找到符合用户需求的服务。

    一种基于遗传算法的众包任务分配方法

    公开(公告)号:CN111461591A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN202010170756.6

    申请日:2020-03-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的众包任务分配方法,通过服务器端开启定时任务心跳检测,判断待匹配的配送人员队列和订单任务队列是否满足数量要求开启遗传算法,遗传算法编码进行二重基因冲突检测,通过多次重新生成不冲突的基因,最终达到个体间及基因序列间无冲突基因,遗传算法选择过程,将最优秀的个体直接复制到新种群,剩下的个体采用轮盘赌方式,若所有遍历个体仍未填充满新种群,则基于双重基因检测引入新的基因型个体。本发明的有益效果是能够高效的为配送人员高效智能地分配任务,提高末端物流配送效率。

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