基于知识图谱的散粮码头智能调度与运营分析系统及方法与流程

本发明涉及港口智能调度与运营管理，具体地说，涉及基于知识图谱的散粮码头智能调度与运营分析系统及方法。

背景技术：

1、散粮码头作为粮食供应链的核心枢纽，随着全球粮食流通规模持续扩大，其智能化、数字化转型已成为行业发展的必然趋势。散粮码头智能调度与运营分析技术是提升码头作业效率、优化资源配置、降低运营成本的核心技术手段，该技术通常整合码头作业数据、资源数据与成本数据，通过算法模型实现作业流程的自动化调度与运营状态的量化分析。其核心关键环节在于作业环节、资源要素与成本动因的协同管控，技术难点在于动态工况下的多目标优化与全链路成本追溯，对支撑散粮码头实现精细化、高效化运营具有重要的行业价值。

2、行业普遍追求实现作业成本驱动的散粮码头多维智能调度与全链路运营成本分析。理想状态下，该技术应能根据实时作业成本动因动态调整调度方案，同时实现运营成本的精准归集与多维度追溯分析。当前行业尚未形成作业调度与成本管控深度融合的技术体系，难以在动态工况下同时满足效率、成本等多维度优化目标，这是制约散粮码头智能化水平进一步提升的共性核心矛盾。

3、目前，散粮码头调度与运营分析领域主要存在两个具体技术问题：第一，调度决策与成本管控环节相互割裂，现有智能调度技术多以作业效率、资源利用率为单一优化目标，未建立作业成本动因与调度资源的量化映射关系，无法根据实时成本动因变化动态调整作业路径，全局路径推理计算复杂度高，难以在动态工况下实现效率与成本的协同优化；第二，运营成本分析缺乏全链路数据支撑，现有成本分析技术多基于传统关系型数据库进行数据存储与处理，数据关联关系固化且缺乏跨环节追溯能力，无法实现作业成本的精准归集与多维度关联分析，运营分析结果滞后于作业过程，难以支撑精细化运营决策。上述技术问题导致散粮码头的调度方案成本可控性不足，运营分析深度有限，制约了散粮码头精细化运营水平的提升。鉴于此，我们提出基于知识图谱的散粮码头智能调度与运营分析系统及方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于知识图谱的散粮码头智能调度与运营分析系统及方法，以解决上述背景技术中提出的调度决策与成本管控环节相互割裂、难以在动态工况下实现效率与成本协同优化，以及运营成本分析缺乏全链路数据支撑、无法实现作业成本精准归集与多维度关联分析的问题。

2、为实现上述技术问题的解决，本发明的目的之一在于，提供了一种基于知识图谱的散粮码头智能调度与运营分析方法，包括如下步骤：

3、s1、作业成本导向的散粮码头领域知识图谱构建：结合作业成本法的成本归集逻辑，构建散粮码头领域知识图谱，所述散粮码头领域知识图谱包含散粮码头作业环节、资源要素、成本动因以及各要素之间的关联关系；

4、s2、成本动因与调度资源的图谱关联映射：依托散粮码头领域知识图谱的实体关联能力，结合作业成本动因分析方法，建立散粮码头调度资源与作业成本要素之间的映射关系；

5、s3、作业成本动因驱动的多维智能调度方案生成：基于s2构建的映射关系与实时作业成本动因数据，通过作业成本动因驱动的知识图谱动态路径推理方式，仅更新受成本动因变化影响的局部作业路径，生成满足多维度优化目标的散粮码头智能调度方案；

6、s4、基于图谱追溯的运营成本多维分析：依托散粮码头领域知识图谱的全链路数据追溯能力，结合作业成本归集结果，对散粮码头的运营状态进行多维度分析并输出对应的运营分析结果。

7、作为本技术方案的进一步改进，在所述s1中，构建散粮码头领域知识图谱的过程包括如下步骤：

8、s1.1、基于作业成本法的成本归集逻辑，定义散粮码头领域知识图谱的专属本体架构，所述本体架构适配散粮码头作业环节、资源要素、成本动因的业务属性与关联规则；

9、s1.2、依据定义完成的本体架构，从散粮码头业务数据源中精准抽取散粮码头作业环节实体、资源要素实体、成本动因实体；

10、s1.3、依托作业成本法的成本归集逻辑，挖掘各实体之间的业务关联与成本耦合关系，构建实体间的关联映射链路；

11、s1.4、对抽取得到的实体及构建完成的关联关系进行融合规整与固化存储，生成完整的散粮码头领域知识图谱。

12、作为本技术方案的进一步改进，在所述s2中，建立散粮码头调度资源与作业成本要素之间映射关系的过程包括如下步骤：

13、s2.1、依托作业成本动因分析方法，梳理散粮码头调度资源、作业成本要素的属性特征以及两类要素之间的对应规则；

14、s2.2、调用散粮码头领域知识图谱的实体关联能力，确定散粮码头调度资源实体、作业成本要素实体在图谱内对应的节点位置；

15、s2.3、按照梳理得到的对应规则，在图谱对应节点之间搭建关联链路，完成散粮码头调度资源与作业成本要素的初步映射绑定；

16、s2.4、对搭建完成的关联链路开展逻辑一致性校验与修正处理，固化形成稳定的映射关系。

17、作为本技术方案的进一步改进，在所述s3中，生成散粮码头智能调度方案的过程包括如下步骤：

18、s3.1、基于散粮码头历史作业数据，迭代更新作业成本动因的基准参数与标准作业路径基准成本；

19、s3.2、结合实时作业成本动因数据，量化计算各作业成本动因对全链路作业成本的影响系数；

20、s3.3、根据实时工况与基准工况的偏差，自适应调整各作业成本动因在知识图谱动态路径推理中的权重占比；

21、s3.4、基于预设变化阈值判断作业成本动因的波动程度，仅对受影响的局部作业路径进行增量更新，生成满足多维度优化目标的散粮码头智能调度方案。

22、作为本技术方案的进一步改进，所述s3.1的迭代更新作业成本动因的基准参数与标准作业路径基准成本的过程包括如下步骤：

23、s3.11、每日固定时段从散粮码头数据仓库提取前一日完整的作业数据与成本数据；

24、s3.12、基于提取的数据，统计计算各作业成本动因的基准参数与各标准作业路径的基准成本；

25、s3.13、基于全链路作业总成本与单个作业成本动因成本值的历史变化关系，计算各作业成本动因的基准敏感度系数；

26、s3.14、将计算得到的基准参数、基准成本与基准敏感度系数更新至散粮码头领域知识图谱对应的节点属性中；

27、s3.15、预计算所有标准作业路径的基准总成本并存储，作为在线推理的基础数据。

28、作为本技术方案的进一步改进，所述s3.2的量化计算各作业成本动因对全链路作业成本的影响系数的过程包括如下步骤：

29、s3.21、获取实时采集的散粮码头各作业环节的作业成本动因数据；

30、s3.22、确定作业成本动因敏感度系数，所述作业成本动因敏感度系数表示第个散粮码头作业环节中第个作业成本动因对全链路作业总成本的影响程度；

31、s3.23、基于全链路作业总成本与单个作业成本动因成本值的变化关系，计算每个作业成本动因对应的敏感度系数；

32、s3.24、将计算得到的敏感度系数作为该作业成本动因对全链路作业成本的影响系数；

33、s3.25、将计算得到的影响系数更新至散粮码头领域知识图谱对应的节点属性中。

34、作为本技术方案的进一步改进，所述s3.3的自适应调整各作业成本动因在知识图谱动态路径推理中的权重占比的过程包括如下步骤：

35、s3.31、将实时计算得到的作业成本动因敏感度系数与散粮码头领域知识图谱中存储的基准敏感度系数进行比对，计算敏感度系数偏差值；

36、s3.32、确定动态权重因子，所述动态权重因子表示时刻第个散粮码头作业环节中第个作业成本动因在路径推理中的权重占比；

37、s3.33、基于基准权重与敏感度系数偏差值，按照预设的线性调整规则，计算当前时刻的动态权重因子；

38、s3.34、基于计算得到的动态权重因子，更新各作业成本动因在知识图谱动态路径推理中的权重占比；

39、s3.35、将更新后的权重占比存储至散粮码头领域知识图谱对应的节点属性中。

40、作为本技术方案的进一步改进，所述s3.4生成满足多维度优化目标的散粮码头智能调度方案的过程包括如下步骤：

41、s3.41、将实时作业成本动因数据与散粮码头领域知识图谱中存储的基准参数进行比对，计算各作业成本动因的变化率；

42、s3.42、判断作业成本动因的变化率是否超过预设变化阈值；

43、s3.43、若变化率超过阈值，则定位散粮码头领域知识图谱中以该作业成本动因节点为中心的预设关联范围内的所有作业路径；

44、s3.44、基于调整后的动态权重因子，重新计算该预设关联范围内的作业路径的总成本，保留未受影响作业路径的原有计算结果；

45、s3.45、对所有作业路径按照多维度优化目标进行排序，生成满足多维度优化目标的散粮码头智能调度方案。

46、作为本技术方案的进一步改进，在所述s4中，执行基于图谱追溯的运营成本多维分析的过程包括如下步骤：

47、s4.1、调用散粮码头领域知识图谱，启用全链路数据追溯能力，提取散粮码头全业务链路关联数据；

48、s4.2、获取作业成本归集结果；

49、s4.3、结合全业务链路关联数据与作业成本归集结果，确定散粮码头运营状态的分析维度；

50、s4.4、按照已确定的分析维度，逐项开展散粮码头运营状态分析，得到各维度对应的分析内容；

51、s4.5、整合各维度分析内容，生成并输出散粮码头运营分析结果。

52、本发明的目的之二在于，提供了基于知识图谱的散粮码头智能调度与运营分析系统，所述基于知识图谱的散粮码头智能调度与运营分析系统的计算机程序运行时用于执行上述的基于知识图谱的散粮码头智能调度与运营分析方法，包括：

53、知识图谱构建单元，所述知识图谱构建单元用于结合作业成本法的成本归集逻辑，构建散粮码头领域知识图谱；

54、关联映射单元，所述关联映射单元依托散粮码头领域知识图谱的实体关联能力，结合作业成本动因分析方法，建立散粮码头调度资源与作业成本要素之间的映射关系；

55、多维智能调度方案生成单元，所述多维智能调度方案生成单元基于映射关系与实时作业成本动因数据，通过作业成本动因驱动的知识图谱动态路径推理方式，仅更新受成本动因变化影响的局部作业路径，生成满足多维度优化目标的散粮码头智能调度方案，包括离线基准参数预配置模块、实时权重量化计算模块、动态权重自适应修正模块和局部路径增量更新模块，其中：

56、所述离线基准参数预配置模块基于散粮码头历史作业数据，迭代更新作业成本动因的基准参数与标准作业路径基准成本；

57、所述实时权重量化计算模块用于结合实时作业成本动因数据，量化计算各作业成本动因对全链路作业成本的影响系数；

58、所述动态权重自适应修正模块用于根据实时工况与基准工况的偏差，自适应调整各作业成本动因在知识图谱动态路径推理中的权重占比；

59、所述局部路径增量更新模块基于预设变化阈值判断作业成本动因的波动程度，仅对受影响的局部作业路径进行增量更新，生成满足多维度优化目标的散粮码头智能调度方案；

60、运营成本多维分析单元，所述运营成本多维分析单元用于依托散粮码头领域知识图谱的全链路数据追溯能力，结合作业成本归集结果，对散粮码头的运营状态进行多维度分析并输出对应的运营分析结果。

61、与现有技术相比，本发明的有益效果：

62、1.本发明通过构建作业成本导向的散粮码头领域知识图谱，将作业成本动因作为核心实体融入知识图谱体系，建立了调度资源与作业成本要素的量化映射关系；通过作业成本动因驱动的知识图谱动态路径推理方式，仅更新受成本动因变化影响的局部作业路径，降低了全局路径重新推理的计算复杂度，缩短了调度方案的响应时间，实现了动态工况下作业效率与作业成本的协同优化；

63、2.本发明依托散粮码头领域知识图谱的全链路实体关联能力，突破了传统关系型数据库固定表结构的限制，实现了跨作业环节的成本数据全链路追溯；结合作业成本归集结果开展多维度运营状态分析，提升了作业成本归集的精准度，丰富了运营分析的维度，使运营分析结果与作业过程保持同步，为散粮码头精细化运营决策提供了数据支撑。