一种基于AI的指标计算优化系统

专利主权项内容

1.一种基于AI的指标计算优化系统，其特征在于，所述系统包括敏感度决策支持模块、模式识别优化模块、约束逻辑求解模块、依赖网络分析模块、自适应优化引擎模块、维护预测调度模块、策略集成模块、反馈演算模块；所述敏感度决策支持模块基于获取的性能指标数据，采用统计敏感度分析方法，进行关键参数和流程步骤的敏感度评估，利用层次分析过程，在敏感度分析的基础上构建层次模型，通过成对比较赋予权重，计算权重向量和一致性指标，并根据权重对参数和流程步骤进行排序，选定影响性能的关键因素，生成优化决策方案；所述模式识别优化模块基于优化决策方案，采用支持向量机，结合所述性能指标数据，进行模型构建，模型通过分析数据特征，识别其中的关键变量和潜在的分类边界，并选定分类的超平面，区分多类别的性能指标，揭示其关键模式和关系，生成性能优化调整策略；所述约束逻辑求解模块基于性能优化调整策略，采用混合整数线性规划，定义问题的决策变量，根据性能指标计算的需求，构建线性约束条件，包括目标函数的优化模型，并使用求解器求解该模型，捕捉在给定约束条件下的可行解，生成性能计算问题的约束满足解；所述依赖网络分析模块基于性能计算问题的约束满足解，采用社交网络分析，将性能指标之间的依赖关系抽象成网络中的节点和边，应用网络分析方法对节点和边进行定量分析，识别网络中的关键节点和路径，并分析流程优化见解，根据分析结果，选定关键区域和链接，生成网络优化方案；所述自适应优化引擎模块基于网络优化方案，采用遗传算法，初始化一组解决方案的种群，对种群进行迭代，包括选择、交叉和变异操作，循环改进解决方案，据此进行计算流程的动态优化，生成动态优化方案；所述维护预测调度模块基于动态优化方案，采用长短期记忆网络，收集并整理历史性能数据，并通过数据进行模型训练，预测系统维护需求，同时优化维护计划和调度策略，生成维护调度方案；所述策略集成模块基于优化决策方案、性能优化调整策略、性能计算问题的约束满足解、网络优化方案、动态优化方案，采用多目标优化方法，进行数据的整合和策略的协调，生成综合优化策略；所述反馈演算模块基于综合优化策略，采用贝叶斯网络分析，进行系统性能和策略执行的持续监控和评估，通过分析系统运行中的反馈数据，识别和学习性能变化的模式，调整优化策略并匹配系统的动态变化，生成持续优化方案。