(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111119999.8 (22)申请日 2021.09.24 (71)申请人 南方科技大 学 地址 518055 广东省深圳市南 山区桃源街 道学苑大道1088号 (72)发明人 赵琪　史玉回　 (74)专利代理 机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 4 4205 代理人 廖慧贤 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 30/25(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 111/04(2020.01) (54)发明名称 复杂问题自动建模与求解的通用方法及系 统 (57)摘要 本申请公开了一种复杂问题自动建模与求 解的通用方法及系统。 本申请的复杂问题自动建 模与求解的通用方法， 包括： 获取原始问题数据， 根据获取到的原始问题数据构建问题模型， 其中 问题模型包括适用于求解目标问题的目标函数 和约束条件， 接着检测原始问题数据的问题类 型， 根据问题类型和问题模型构建求解目标问题 的求解算法， 根据确定出的求解算法， 对问题模 型的目标函数进行求解计算， 得到求解数据， 本 申请能够在不具备充分的问题领域理论基础和 专家经验的复杂条件下， 同时实现问题自动建模 和针对所构建的模型自动设计求解算法， 进而实 现应对复杂问题全过程的自动化， 避免人为求解 导致的误差， 提高问题求 解的准确率。 权利要求书2页 说明书20页 附图7页 CN 113887030 A 2022.01.04 CN 113887030 A 1.复杂问题自动建模与求 解的通用方法， 其特 征在于， 包括： 获取原始问题数据； 根据所述原 始问题数据构建问题模型； 其中， 所述问题模型包括目标函数和约束条件； 检测所述原 始问题数据的问题类型； 根据所述问题类型和所述问题模型构建求 解算法； 根据所述 求解算法对所述目标函数进行求 解计算， 得到求 解数据。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述原始问题数据包括问题信 息和对应的 约束条件， 所述目标函数为第一目标函数； 对应的， 所述 根据所述原 始问题数据构建问题模型， 包括： 根据所述问题信息和所述约束条件， 生成第一初始函数； 根据所述第 一初始函数和预设的函数数据 结构， 得到所述第 一初始函数的第 一表征方 式； 根据所述第 一表征方式和预设的模型 决策空间， 得到所述第 一初始函数的第 一取值范 围； 根据所述第一初始函数、 所述第一表征 方式和所述第一取值范围， 得到第一目标函数； 根据所述第一目标函数， 构建所述问题模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述模型决策空间包括多个预设变量、 多 个预设常量和多个预设运 算规则； 对应的， 所述根据所述第一表征方式和预设的模型决策空间， 得到所述第一初始函数 的第一取值范围， 包括： 根据所述第一表征方式， 从所述多个预设变量中选取目标变量， 从所述多个预设常量 中选取目标常量， 并从所述多个预设运 算规则中选取目标运 算规则； 根据所述目标变量、 目标常量和目标运 算规则， 得到第一初始函数的第一取值范围。 4.根据权利要求2的方法， 其特 征在于， 目标函数为第二目标函数； 对应的， 根据第一目标函数， 构建问题模型， 包括： 获取第一初始函数对应的目标模型性能； 获取符合目标模型性能的第一目标函数， 作为第二目标函数； 根据第二目标函数， 构建问题模型。 5.根据权利要求1至4任一项的方法， 其特 征在于， 原 始问题数据的问题类型为 NP类型； 对应的， 根据问题类型和问题模型确定求 解算法， 包括： 根据所述原 始问题数据和所述问题模型， 生成第二初始函数； 根据所述第 二初始函数和预设的算法数据 结构， 得到所述第 二初始函数的第 二表征方 式； 根据所述第 二初始函数和所述第 二表征方式， 从预设的或随机的算法决策空间中获取 用于求解所述问题模型的求 解算法。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述算法决策空间包括多个预设或随机算 法组件和对应的参数 取值范围； 对应的， 所述根据所述第二初始函数和所述第二表征方式， 从预设的或随机的算法决 策空间中获取用于求 解所述问题模型的求 解算法， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113887030 A 2根据所述第 二初始函数和所述第 二表征方式， 从所述多个预设或随机算法组件中选取 目标算法组件； 从所述目标算法组件 对应的参数 取值范围中选取目标参数； 根据所述目标算法组件和对应的所述目标参数， 得到所述 求解算法。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 二初始函数和所述第 二表 征方式， 从预设的或随机的算法决策空间中获取用于构建所述问题模型的求 解算法， 包括： 获取所述第二初始函数对应的目标算法性能； 根据所述第 二表征方式和启发式搜索方法， 从所述算法决策空间中获取符合所述目标 算法性能的所述 求解算法。 8.复杂问题自动建模与求 解的通用系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块： 用于获取原 始问题数据； 构建模块： 用于根据 所述原始问题数据构建问题模型； 其中， 所述问题模型包括目标函 数和约束条件； 检测模块： 用于检测所述原 始问题数据的问题类型； 算法确定模块： 用于根据所述问题类型和所述问题模型确定求 解算法； 求解计算模块： 根据所述 求解算法对所述目标函数进行求 解计算， 得到求 解数据。 9.复杂问题自动建模与求解的通用系统， 包括存储器和处理器， 其中， 所述存储器中存 储有程序， 所述程序被所述处理器执行时所述处理器用于执行如权利要求 1至7中任一项 所 述的方法。 10.复杂问题自动建模与求解的通用系统， 其特征在于， 存储有计算机程序， 在所述计 算机程序被 计算机执 行时， 所述计算机用于执 行如权利要求1至7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113887030 A 3