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龙图腾网获悉海南电网有限责任公司信息通信分公司申请的专利一种基于遗传算法的智能系统运维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：CN117608629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202311640250.7，技术领域涉及：G06F8/70；该发明授权一种基于遗传算法的智能系统运维方法是由吕志鹏;郭玮;许家伟;隋海滨设计研发完成，并于2023-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的智能系统运维方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于遗传算法的智能系统运维方法，包括步骤：S101、获取智能系统所有未处理的运维工单，基于所获取运维工单生成第一运维工单集合；S102、根据第一运维工单集合中的运维工单获取与其对应的多个运维方案，基于所获取的多个运维方案生成第一运维方案集合；S103、将第一运维工单集合和第一运维方案集合输入到遗传算法中，获得遗传算法输出的最优个体，遗传算法的目标为处理所有运维工单的总成本最小；S104、将最优个体代表的完整运维方案作为最优运维方案执行，完整运维方案包括最优运维工单集合和最优运维方案集合，最优运维工单集合中的多个运维工单按照最优解决顺序排列，本发明可辅助运维人员快速制定合理的运维工单解决方案和执行计划。

本发明授权一种基于遗传算法的智能系统运维方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的智能系统运维方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S101、获取智能系统所有未处理的运维工单，基于所获取的未处理运维工单生成第一运维工单集合； S102、根据第一运维工单集合中的运维工单获取与其对应的多个运维方案，基于所获取的多个运维方案生成第一运维方案集合； S103、将第一运维工单集合和第一运维方案集合输入到遗传算法中，获得遗传算法输出的最优个体，遗传算法的目标为处理所有运维工单的总成本最小； S104、将最优个体代表的完整运维方案作为最优运维方案执行，完整运维方案包括最优运维工单集合和最优运维方案集合，最优运维工单集合中的多个运维工单按照最优解决顺序排列，最优运维方案集合中的运维方案的排列次序与其对应的运维工单在最优运维工单中的排列次序相同； 步骤S102中，根据第一运维工单集合中的运维工单获取与其对应的多个运维方案，具体包括以下步骤： S401、创建正序任务QtoS和逆序任务StoQ，QtoS和StoQ分别通过预训练模型实现任务目标，QtoS的任务目标为根据运维工单生成可用于解决运维工单问题的运维方案，StoQ的任务目标为根据存在的运维方案生成可能存在的运维工单，将可能存在的运维工单记为模拟工单，在创建QtoS和StoQ后，分别使用成对工单‑方案数据集对QtoS和StoQ的任务模型进行预训练，从而得到相应的预训练模型； S402、对QtoS和StoQ进行交替迭代训练，不断生成新的模拟工单和运维方案，在达到训练目标后，输出步骤S402生成的模拟工单和运维方案； S403、将模拟工单与第一运维工单集合中的运维工单进行匹配，筛选出成功匹配的模拟工单； S404、查询步骤S402中生成的、与筛选得到的模拟工单对应的运维方案，并将其输出； 步骤S402中，对QtoS和StoQ进行交替迭代训练，具体包括步骤： S501、在第一次迭代训练时，首先使用QtoS的预训练模型对运维工单训练集生成相应的运维方案，再使用QtoS生成的运维方案输入到StoQ中，生成模拟工单，更新QtoS和StoQ的预训练模型参数，得到更新后的预训练模型，完成第一次迭代训练； S502、在后续迭代训练过程中，每次使用的训练数据集都是上一次迭代过程中QtoS和StoQ的预训练模型分别生成的新的模拟工单和运维方案数据，直至预训练模型达到收敛后停止迭代。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人海南电网有限责任公司信息通信分公司，其通讯地址为：570100 海南省海口市海府路32号电力调度通信大楼第16层1601、1602房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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