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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种工业互联网下生产要素协同感知服务组合优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120355154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510433014.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种工业互联网下生产要素协同感知服务组合优化方法是由康国胜;谌佳伟;刘建勋;肖小聪设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业互联网下生产要素协同感知服务组合优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种工业互联网下生产要素协同感知服务组合优化方法，包括：获取用户需求涉及的生产过程，将生产过程分解为多个子任务；基于历史协作关系和当前协作关系，分别计算任务的内部与外部的协作系数以及当前协作关系，获取子任务的时间消耗和成本消耗；对时间消耗和成本消耗进行聚合，并利用教学优化模型迭代分析出最优服务组合方案。本发明通过引入历史协作关系和当前协作关系，将生产要素服务的内部协作系数与外部协作系数相结合，综合评估服务的协作有效性。与此同时，将协作有效性指标与基于教学优化算法TLBO的多目标优化模型相结合，以筛选最优的服务组合。

本发明授权一种工业互联网下生产要素协同感知服务组合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种工业互联网下生产要素协同感知服务组合优化方法，其特征在于，包括： 获取用户需求涉及的生产过程，将所述生产过程分解为多个子任务； 基于历史协作关系和当前协作关系，分别计算任务的内部与外部的协作系数以及当前协作关系，获取子任务的时间消耗和成本消耗； 计算所述任务的内部与外部的协作系数包括： 利用任务内部服务之间的平均协作频率，获取内部协作系数： ； 其中，为任务内部协作程度，为和在任务中的历史调用频 次，为从个服务中选择两个服务的组合数，和分别为两个不同的任务和的 候选服务，为候选服务集合中的一个候选服务，为候选服务集合中的一个候选 服务； 任务之间服务的平均协作频率，获取外部协作系数： ； 其中，为任务外部协作程度，和为任务，为直接跟随在任务后的任 务数，为完成任务所需要的服务数量，为完成任务所需要的服务数量，为和的历史调用次数，为服务所对应的候选服务集合，为服务对 应的候选服务集合； 计算所述当前协作关系包括： 基于当前服务组合中来自同一服务提供商的服务数量，确定所述当前协作系数： ； 其中，为服务提供商，为服务提供商所对应的当前协作参数，和为 调整参数，代表所允许的最低折扣，为当前服务组合中从服务提供商中选择的服务数量； 获取所述子任务的成本消耗包括： ； 其中，为考虑当前服务的协作有效性之后完成任务所需要的成本，为初始的没有考虑当前协作的服务的成本消耗，为完成任务所需要的候 选服务数量，为服务的提供商，为服务提供商所对应的当前协作参数； 对所述时间消耗和所述成本消耗进行聚合，并利用教学优化模型迭代分析出最优服务组合方案； 利用教学优化算法迭代分析出最优服务组合方案包括： 根据所述聚合结果，建立服务组合优化的目标函数，并利用教学优化模型迭代分析出最优服务组合方案； 建立所述服务组合优化的目标函数包括： ； 其中，是基于协作感知的服务组合的成本消耗，是服务组合的时间 消耗，是任务的最大时间限制，是任务的最大成本限制，为目标函数，用于量化服务 组合方案的优劣； 利用教学优化模型迭代分析出最优服务组合方案包括： 步骤1，对每个子任务生成初始的服务组合方案，并计算初始目标函数值； 步骤2，将服务组合方案作为学生，基于教学优化模型的教师模块对每个学生进行迭代更新，并计算更新后的服务组合方案的目标函数值； 利用所述教师模块对每个学生进行迭代更新的表达式为： ； ； 其中，和分别表示第个学生在老师指导下学前值和学后值，为第个学生 的学习步长，为学习因子，为所有学生的平均，为当前种群中适应度值 最优的个体； 步骤3，若更新后服务组合方案的目标函数值更优，则接受更新，否则，保留原来的值； 步骤4，基于教学优化模型的学生模块随机选择学生进行交流，并进行更新，计算更新后的每个学生的目标函数值； 利用所述学生模块随机选择学生进行交流，并进行更新的表达式为： ； 其中，和分别为第个学生在老师指导下学前值和学后值，为第个学生的 学习步长，和分别代表第和第个学生，和分别代表第和第个学生 的适应度值； 步骤5，若更新后学生的目标函数值更优，则接受更新，否则，保留原来的值； 步骤6，按照设定的迭代次数或收敛条件，重复执行步骤2-5，在每次迭代中，记录当前最优的服务组合方案及其目标函数值，当达到迭代次数或满足收敛条件时，输出最优的服务组合方案。

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