Case-based knowledge acquisition for schedule optimization_1000032993731499

资 源 简 介

Case-based knowledge acquisition for schedule optimization_1000032993731499

详 情 说 明

调度优化是现代运营管理中的核心挑战，尤其在资源分配和时间敏感型场景（如物流、生产排程）中尤为关键。案例推理（Case-Based Reasoning, CBR）为这类问题提供了独特的解决路径——通过历史案例的知识获取来实现动态优化。

核心逻辑分为三阶段： 案例表征：将历史调度问题抽象为包含约束条件（如时间窗、资源容量）、目标指标（如成本、延迟率）和解决方案的结构化案例。 相似性匹配：当新问题出现时，系统基于机器学习模型（如特征嵌入或图神经网络）检索最相似的历史案例，重点比较关键约束的拓扑结构。 适应性调整：对检索到的解决方案进行基于规则的修正，例如通过遗传算法微调排程顺序以适应新场景的差异点。

该方法的优势在于持续学习能力——每个新解决的案例会被归档，逐步形成覆盖更广问题域的决策知识库。实际应用中常需注意案例衰减问题，即通过定期评估旧案例的适用性来维护知识库的时效性。