申请/专利权人：杭州万澜科技有限公司

申请日：2023-08-22

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117252314B

主分类号：G06Q10/047

分类号：G06Q10/047;G06N7/01;G06F30/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.01.05#实质审查的生效;2023.12.19#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种本发明提供的基于最优路径的实验规划方法，通过建立实验模型，再通过历史实验数据，提取每个子实验模型中所述输入因素和所述输出因素建立映射关系，根据映射关系建立因素关系图，且根据时间消耗量、成本消耗量在所述因素关系图中建立权重，生成带权有向图；最终采用最优路径算法获取所述带权有向图中的最短路径。本发明还提供了一种用于执行上述方法的系统，该方法和系统能够快速和准确地选择性价比或时间最短或综合性价比最佳的实验方案，实现整个实验过程成本和时间有效控制。减少复杂实验对实验人员经验、专业水平等主观因素的依赖，提高整个实验设计和实验过程的效率和效益。

主权项：1.一种基于最优路径的实验规划方法，其特征在于，所述基于最优路径的实验规划方法包括，步骤S1，建立实验模型，其中，实验模型包括多个串联和或并联的子实验模型，每个子实验模型包括输入因素i、输出因素o和实验过程节点p；所述输入因素i包括实验条件参数以及第一环境参数；所述输出因素o包括实验产出物参数和第二环境参数；步骤S2，通过历史实验数据，提取每个子实验模型中所述输入因素i和所述输出因素o建立映射关系fi，o，p；步骤S3，根据映射关系fi，o，p建立因素关系图，且根据时间消耗量、成本消耗量在所述因素关系图中建立权重，从而生成带权有向图；步骤S4，采用最优路径算法获取所述带权有向图中的最短路径；在步骤S4中，若要获取以ix作为实验模型的输入因素，ox作为实验模型输出因素的实验路径，则以输入因素ix为起点，以输出因素ox为终点，采用最优路径算法通过深度优先搜索所述带权有向图的最短路径；在步骤S3中，所述时间消耗量采用基于均值法的平均时耗t， 其中，n为实验样本中实例数量，ti为第i个实例对应的时间消耗量；在步骤S3中，所述成本消耗量采用实验子模型中成本累计值c来计算， 其中，m为实验所需的用料种类数量，ci为第i种用料的单价，qi为第i种用料的需求数量；所述最优路径算法包括Dijkstra算法；在步骤S2中，每个子实验模型中所述输入因素i和所述输出因素o的映射关系fi，o，p能够通过神经网络模型建立。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州万澜科技有限公司 基于最优路径的实验规划方法与系统

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