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申请/专利权人：国网新疆电力有限公司营销服务中心
摘要：本发明提供一种基于聚类分析算法的工业互联网资源分配和调度方法，其通过关联企业生产任务之间的生产时间和生产工序的相似性，将相似度高的生产任务同时进行生产，可以有效解决由于不同订单导致的生产任务生产工序和数量的差异时，人‑机‑物等资源的分配问题；其次，采用前面资源分配方法进行分类以后，以每个任务生产周期最小、单个机器工作时长最短以及所有机器总工作时长最短进行优化，优化方法采用NSGA‑II遗传算法进行求解，优化得到Pareto最优解集，以实现生产过程中资源配置的最大化，进而提升企业的生产效率。
主权项：1.一种基于聚类分析算法的工业互联网资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过生产历史信息生成生产任务的生产工序序列和生产时间序列；步骤2：通过聚类分析算法计算生产任务之间的相似度，得到生产任务之间的相似度矩阵；具体公式为： 其中，Hij为生产任务i和j之间的相似度，为生产任务i和j之间的生产工序相似度，为生产任务i和j之间的生产时间相似度，μ为加权系数；所述的生产时间相似度计算公式为： 其中，Ti和Tj分别为生产任务i和j的生产时间序列，m为生产工序数；步骤3：计算相似度矩阵中非对角线最大元素，将非对角线最大元素聚类为一个生产任务簇；步骤4：计算所述步骤3所述的生产任务簇与其他生产任务簇之间的相似度，得到新的生产任务之间的相似度矩阵；所述生产任务簇与其他生产任务簇之间的相似度具体为： 其中，u和v分别表示为第u类和第v类生产任务簇，Hij为生产任务簇u和v中第i和j个生产任务的相似度；步骤5：重复上述步骤3和步骤4，直到完成所有生产任务簇聚类；步骤6：根据以上聚类结果，得到生产任务簇的聚类图谱；步骤7：设定生产任务相似度阈值，根据步骤6的聚类图谱将生产任务划分为不同的类别。
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