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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利關于工業互聯網業務過程行為協同聚合的智能化提升方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115187089B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210840007.9，技術領域涉及：G06Q10/101；該發明授權關于工業互聯網業務過程行為協同聚合的智能化提升方法是由竇萬春;許悅玥;劉博文;蔣旭桐設計研發完成，并于2022-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本關于工業互聯網業務過程行為協同聚合的智能化提升方法在說明書摘要公布了：本發明提供了關于工業互聯網業務過程行為協同聚合的智能化提升方法，包括以下步驟：步驟1：數據采集。采集配件數據以及外協廠商與配件相關的生產數據。步驟2：數據預處理。數據清洗后進行歸一化處理，統一數據的數量級，去除綱量。步驟3：橫向多指標評價。針對每類配件與外協廠商協同的一對多關系，進行橫向的多指標評價。步驟4：縱向協同聚合。需求驅動，針對所有配件與外協廠商協同的多對多關系，進行縱向的協同聚合。步驟5：確認協同關系。根據步驟4確定的協同策略，與外協廠商確認協同關系，錄入業務過程相關數據。本發明方法能夠自適應迭代求解復雜優化問題，確定協同聚合策略，實現業務過程行為協同聚合的智能化提升。

本發明授權關于工業互聯網業務過程行為協同聚合的智能化提升方法在權利要求書中公布了：1.關于工業互聯網業務過程行為協同聚合的智能化提升方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，采集數據：采集配件數據以及外協廠商與配件相關的生產數據； 步驟2，數據預處理：進行數據清洗，數據清洗后進行歸一化處理； 步驟3，橫向多指標評價：針對每類配件與外協廠商協同的一對多關系，進行橫向的多指標評價； 步驟4，縱向協同聚合：針對所有配件與外協廠商協同的多對多關系，進行縱向的協同聚合，確定協同策略； 步驟5，確認協同關系：根據步驟4確定的協同策略，與外協廠商確認協同關系，錄入業務過程相關數據； 步驟1中，設需外協生產的M種配件集合記為X＝{x1,x2,...,xM}，xM表示需外協生產的第M種配件，N個外協廠商集合記為Y＝{y1,y2,...,yN}，yN表示第N個外協廠商，M、N取值均為自然數； 步驟2中，基于切比雪夫定理識別噪聲數據，進行數據清洗，首先計算出屬性值的均值μ和標準差σ，由切比雪夫定理，總體均值概率P的置信區間為如果數據位于置信區間外，則判定為噪聲數據，然后刪除噪聲數據； 步驟2中，歸一化處理采用線性函數歸一化： 其中，d為歸一化后的屬性值，dmax為原數據中該屬性的最大值，dmin為原數據中該屬性的最小值，dori為原數據屬性值，dori∈[0,∞，d∈[0,1]； 步驟3中，對于需外協生產的第i種配件xi，i∈{1,2,…,M}，有ni個外協廠商能夠協同生產該配件xi，這ni個外協廠商稱為配件xi的可協同外協廠商，配件xi的可協同外協廠商的集合記作Yi，其中第j個可協同外協廠商yj對于配件xi的參與橫向評價的t個屬性值，經過歸一化處理后的指標集合為集合中的代表歸一化處理后的第t種屬性值，每種配件的可協同外協廠商的橫向多指標評價得分由t個屬性值加權計算： 是對于配件xi、外協廠商yj的橫向多指標評價得分，αl為第k個指標的權重，k∈{1,2,…,t}；； 步驟4包括： 步驟4-1，配件集合與外協廠商之間的協同決策由M×N的矩陣O＝[oij]M×N表示，矩陣中第i行第j列的元素oij表示配件xi是否由外協廠商yj生產： 協同網絡規模值s由配件集合中所有配件涉及協同的外協廠商而定，公式為： 其中，sigh表示符號函數，當當 當 結合橫向的多指標評價，縱向聚合協同的智能化提升優化目標表示為： 其中maximize為最大化函數，表示求一個符合C1、C2、C3、C4約束的協同策略O＝[oij]M×N，使得優化目標G最大；ωv是多指標評價得分，ωs是協同網絡規模的權重；s.t.表示受限制于： 步驟4-2，采用改進的自適應遺傳算法，將協同策略映射為算法中的染色體個體，采用二進制編碼方法進行染色體編碼，每個染色體個體表示為一個二進制串； 步驟4-3，根據步驟4-1中的優化目標，采用適應度函數，每個染色體的個體適應度由其映射的協同策略計算； 步驟4-4，交叉操作對染色體進行部分位交換，變異操作隨機改變染色體的部分位，自適應交叉與變異產生新的協同策略； 步驟4-5，記錄種群中當前適應度最高的個體，即當前較優的合作策略：判斷迭代次數是否達到預設值；如果未達到預設值，則繼續執行步驟4-3～步驟4-4，迭代搜索優化解；否則將當前適應度最高的染色體個體解碼，采用其映射的協同策略。

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