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申请/专利权人：泸州发展智汇科技有限公司

摘要：本发明提供了提供一种基于区域资管的资源调配方法，涉及资源管理技术领域，目的在于实现具备预见性、且可以分析区域之间的资源关系的资源调配，包括获取资管区域的第一资源需求，获取资管区域的第二资源需求；获取资管区域的融合资源需求，并获取当前需要进行资源调配的待调配资管区域；获取资管区域需求的关联关系，获取每个资管区域的关联资管区域；基于待调配资管区域和待调配的资源建立资管区域待优化的目标函数及约束条件；基于资管区域待优化的目标函数及约束条件求解获取为待调配资管区域调配资源的方案，并为对应的关联资管区域进行预调配。本发明具有资源分配更具前瞻性和全局考量性的优点。

主权项：1.一种基于区域资管的资源调配方法，其特征在于，包括以下步骤：以第一周期为间隔根据当前资源需求情况获取资管区域的第一资源需求，通过状态预测获取资管区域的第二资源需求；基于所述第一资源需求和所述第二资源需求获取资管区域的融合资源需求，并获取当前需要进行资源调配的待调配资管区域；以第二周期为间隔获取资管区域需求的关联关系，获取每个资管区域的关联资管区域；基于所述待调配资管区域和待调配的资源建立资管区域待优化的目标函数及约束条件；基于资管区域待优化的目标函数及约束条件求解获取为所述待调配资管区域调配资源的方案，并为对应的关联资管区域进行预调配；所述根据当前资源需求情况获取资管区域的第一资源需求的方法为：获取当前时刻第个资管区域的资源剩余量，获取截止当前时刻的时长内第个资管区域的资源消耗量；第个资管区域的所述第一资源需求为： ；其中，为对数函数，代表所述资管区域的编号；所述通过状态预测获取资管区域的第二资源需求的方法为通过LSTM神经网络模组进行预测；所述LSTM神经网络模组包括第一LSTM神经网络和第二LSTM神经网络，所述第一LSTM神经网络用于预测下一时刻的资源需求数值，所述第二LSTM神经网络用于预测资源需求变化趋势；所述资源需求数值和所述资源需求变化趋势共同表征所述第二资源需求；所述第一LSTM神经网络的输入为： ,;其中，代表所述资管区域的编号，代表第个所述资管区域的需求序列，代表第个所述资管区域的需求序列中第个时刻的所述第一资源需求，第个时刻为当前时刻;所述第二LSTM神经网络的输入为： ,;其中，为第个所述资管区域的所述第一资源需求形成的历史序列中第段子序列的一元拟合函数的斜率，为第个所述资管区域的所述第一资源需求形成的历史序列中第段子序列的一元拟合函数的截距，为子序列的总数；所述第一LSTM神经网络的输出,代表第个所述资管区域的下一时刻的资源需求数值；所述第二LSTM神经网络的输出,分别为第个所述资管区域的下一子序列的一元拟合函数的斜率和截距；所述第二资源需求的获取方法为： ;其中，代表第个所述资管区域的所述第二资源需求,代表变化时间且不大于所述子序列对应的时间长度；所述获取当前需要进行资源调配的待调配资管区域的方法为：获取每个所述资管区域的融合资源需求： ；其中，和为权重，为第个所述资管区域的融合资源需求；若大于预设的需求阈值，则第个所述资管区域为当前需要进行资源调配的待调配资管区域；所述获取每个资管区域的关联资管区域的方法为：获取每个所述资管区域截止当前时刻的连续N个时刻的第一资源需求形成的需求序列： ,;其中，代表所述资管区域的编号，代表第个所述资管区域的需求序列，其中的元素代表第个所述资管区域的需求序列中第个时刻的所述第一资源需求，第个时刻为当前时刻；对每两个不同的所述资管区域进行以下操作：获取所述资管区域的变化序列： , ; , 其中，为第个所述资管区域的所述变化序列，代表第个所述资管区域的需求序列中第个时刻的所述第一资源需求,代表第个所述资管区域的需求序列中第个时刻的所述第一资源需求，为第个所述资管区域的所述变化序列，代表第个所述资管区域的需求序列中第个时刻的所述第一资源需求,代表第个所述资管区域的需求序列中第个时刻的所述第一资源需求；基于所述资管区域的变化序列获取相关评判参数进而获取所述关联资管区域；基于所述资管区域的变化序列获取相关评判参数的方法为： ; , ;其中，和代表第个所述资管区域和第个所述资管区域的两种所述相关评判参数，代表求两个数列之间的相关系数的函数，代表中第1到第个元素，代表中第到个元素，为代表步长的不小于1整数，为迭代求和运算中的迭代次序，为大于1的整数，max.为求最大值运算符，*为乘法运算符；若大于预设的第一关系阈值，或大于预设的第二关系阈值，则将第个所述资管区域和第个所述资管区域定义为关联资管区域；基于所述待调配资管区域和待调配的资源建立资管区域待优化的所述目标函数为：第个所述资管区域的所述目标函数为： ； ; ; ;其中，、、和均代表所述资管区域的编号,，为所述资管区域的总数，为调配距离需求系数，为价格系数，代表符号函数，为物资从第个所述资管区域调配到第个所述资管区域的用时，为物资从第个所述资管区域调配到第个所述资管区域的单位价格，为物资从第个所述资管区域调配到第个所述资管区域的数量，和分别为经验权重，为第个所述资管区域的融合资源需求，代表第个所述资管区域的分布密度评判参数，和分别代表第个所述资管区域到第个所述资管区域的距离和第个所述资管区域到第个所述资管区域的距离；所述约束条件为： ； ; ； ；其中，为第个所述资管区域的资源剩余量，为物资从第个所述资管区域到第个所述资管区域的数量，依次取当前所有待调配资管区域的所述关联资管区域调配的编号；所述为对应的关联资管区域进行预调配的方法为：基于所述目标函数和所述约束条件求解，得到所有所述;为所述对应的关联资管区域调配资源的方案为，从所述融合资源需求小于预设资源溢出阈值的所述资管区域中选取距离最近的资管区域进行调配： ，；其中，代表预调配到第个所述资管区域的物资总量，依次取当前所有待调配资管区域的所述关联资管区域调配的编号，为比例系数。

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