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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种考虑多用户和模糊质量屋信息的模块化服务配置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：CN114529360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202111681897.5，技术领域涉及：G06Q30/015；该发明授权一种考虑多用户和模糊质量屋信息的模块化服务配置优化方法是由雒兴刚;刘志鹏;刘伦;张忠良;蔡灵莎设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑多用户和模糊质量屋信息的模块化服务配置优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种考虑多用户和模糊质量屋信息的模块化服务配置优化方法，包括以下步骤：①建立采用设计结构矩阵方法表示复杂服务流程的服务模块化结构；②构造两级QFD质量屋；③建立综合考虑服务过程的时间约束、服务组件的配置约束、预算约束和服务持续时间约束的针对多客户的服务配置优化模型；④对建立的多目标服务配置优化模型改进为线性规划模型；⑤在考虑质量屋不确定性的基础上，对模型进行了扩展，进一步转化为三目标模型；⑥构建不同算法计算不同规模服务配置优化问题的推荐方案解集；⑦构建K‑means聚类方法缩减解集，形成候选解集，最后由顾客进行满意解的目标调整和交互选择。本发明对服务公司和顾客都具有非常好的现实意义。

本发明授权一种考虑多用户和模糊质量屋信息的模块化服务配置优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑多用户和模糊质量屋信息的模块化服务配置优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：建立采用设计结构矩阵方法表示复杂服务流程的服务模块化结构，并定义服务模块中可供选择的服务组件，及其基本属性值； 步骤2：构造两级QFD质量屋，将顾客对不同需求的重要性映射到各服务模块的服务组件偏好； 步骤3：建立综合考虑服务过程的时间约束、服务组件的配置约束、预算约束和服务持续时间约束的针对多客户的服务配置优化模型； 步骤4：对建立的多目标服务配置优化模型改进为线性规划模型； 步骤5：在考虑模糊质量屋信息的基础上，对模型进行了扩展，进一步转化为三目标模型； 步骤6：构建不同算法计算不同规模服务配置优化问题的推荐方案解集； 步骤7：构建K-means聚类方法缩减解集，形成候选解集，最后由顾客进行满意解的目标调整和交互选择； 步骤3中，考虑服务流程信息的服务配置优化模型中： 1模型参数信息如下： Nm：必选服务模块的个数； Ni：服务模块组件，i＝1,2,…,Nm； dij：服务模块组件的服务处理时间，i＝1,2,…,Nm；j＝1,2,…,Ni； cij：服务模块组件的服务单位成本，i＝1,2,…,Nm；j＝1,2,…,Ni； Cfix：服务的固定费用； H:需要配置的服务的顾客人数； Ch：顾客所要求的总成本预算上限，h＝1,2,…,H； Th：顾客所要求的总服务时间上限，h＝1,2,…,H； K1：顾客需求的个数； K2：服务属性的个数； whk1：顾客需求的相对重要性 q1k1k2：顾客需求和服务属性的相关关系，k1＝1,2,…,K1；k2＝1,2,…,K2； q2k2ij：服务属性和服务模块组件的相关关系k2＝1,2,…,K2；i＝1,2,…,Nm；j＝1,2,…,Ni； 服务流程中的活动时序关系，表示第i个服务模块是第i′个服务模块的前序，否则 shi：服务模块的开始时间i＝1,2,…,Nm，h＝1,2,…,H； T：最大服务周期，整数； L：资源种类个数，整数； Plt：第l种资源在时间t的总量，l＝1,2,…,L；t＝1,2,…,T； rijl：第i个服务模块的第j个模块组件在执行时所需的资源i＝1,2,…,Nm；j＝1,2,…,Ni；l＝1,2,…,L； δiji′j′：服务模块组件的相容关系，i,i′＝1,2,…,Nm；j,j′＝1,2,…,Ni；ij≠i′j′；当模块组件之间存在相容关系时，也即，如果配置方案中选择了第i′个服务模块的第j′个模块组件，则第i个服务模块的第j个模块组件也一定被选中，δiji′j′＝1，否则δiji′j′＝0； δ′iji′j′：服务模块组件的排斥关系，i,i′＝1,2,…,Nm；j,j′＝1,2,…,Ni；ij≠i′j′；当模块组件之间存在排斥关系时，也即，如果配置方案中选择了第i′个服务模块的第j′个模块组件，则第i个服务模块的第j个模块组件不可以被选中，δ′iji′j′＝1；否则δ′iji′j′＝0； xhij：主决策变量，i＝1,2,…,Nm；j＝1,2,…,Ni,h＝1,2,…,H；如果配置方案中选择了第i个服务模块的第j个模块组件，则xhij＝1；否则xhij＝0； yhijt：辅助变量表示第i个服务模块的第j个模块组件在时间块t的任务结束状态，即如果时间块t是该模块组件的结束时间，则yhijt＝1；否则yhijt＝0； 2所需优化的多目标包含obj1和obj2，其中： 优化目标obj1：最大化每个客户的客户满意度指数CSI最小值，表示为公式： 优化目标obj2：最大化R，表示为公式： 3考虑的影响约束为a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8，其中： 影响约束a1:每个服务模块中的模块组件只能有一个被选中，这种关系表达为： 影响约束a2:服务模块节点在服务流程中的时序关系，这种关系表达为： 影响约束a3:服务模块组件之间的相容和相斥配置关系，这种关系表达为： xhij≥δiji′j′xhi′j′i,i′＝1,2,…,Nm；j,j′＝1,2,…,Ni；ij≠i′j′；h＝1,2,…,H xhij≤2-δ′iji′j′-xhi′j′i,i′＝1,2,…,Nm；j,j′＝1,2,…,Ni；ij≠i′j′；h＝1,2,…,H 影响约束a4:在整个服务过程中各模块组件所占用的资源不能超过其上限，这种关系表达为： 影响约束a5:限定了辅助变量yijt的取值符合其定义，这种关系表达为： 影响约束a6:服务的总费用和总工期不能超过顾客给定的上限，这种关系表达为： 影响约束a7:服务组件开始时间的初始设定和非负约束，这种关系表达为： sh1＝0,shi≥0i＝2,…,Nm+1；h＝1,2,…,H 影响约束a8:给出了配置决策变量的具体定义,限制决策变量，这种关系表达为： xij＝0or1i＝1,2,…,Nm；j＝1,2,…,Ni；h＝1,2,…,H。

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