本發(fā)明涉及電氣報價，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的電氣報價處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、電氣設(shè)備的報價過程復(fù)雜且受多重因素影響，例如市場行情波動、原材料價格變化、客戶需求差異、競爭對手策略等，準確的報價對于企業(yè)贏得訂單、保持盈利至關(guān)重要；

2、傳統(tǒng)的電氣報價方法主要依賴于專家經(jīng)驗和簡單的成本加成模型，難以適應(yīng)日益復(fù)雜的市場環(huán)境，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的報價方法逐漸受到重視，但現(xiàn)有的基于大數(shù)據(jù)的電氣報價方法存在數(shù)據(jù)處理能力不足、模型泛化能力有限以及缺乏對客戶行為和市場動態(tài)的深入理解等問題；

3、因此，亟需一種方案解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實施例提供一種基于大數(shù)據(jù)的電氣報價處理方法及系統(tǒng)，至少能解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的部分問題。

2、本發(fā)明實施例的第一方面，提供一種基于大數(shù)據(jù)的電氣報價處理方法，包括：

3、獲取歷史報價數(shù)據(jù)和目標報價數(shù)據(jù)，提取所述歷史報價數(shù)據(jù)的時域特征和頻域特征并通過自注意力機制融合形成多維特征張量，將所述多維特征張量輸入對抗生成網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)分布學(xué)習(xí)，生成對抗樣本并計算異常概率分布，基于所述異常概率分布篩選正常樣本生成清洗數(shù)據(jù)集，對于所述清洗數(shù)據(jù)集，通過多尺度擴散模型進行隨機擴散獲取不同時間尺度的狀態(tài)特征，將所述狀態(tài)特征輸入因果圖網(wǎng)絡(luò)，推斷數(shù)據(jù)要素間的因果鏈路得到因果特征，構(gòu)建外部記憶矩陣存儲所述因果特征，構(gòu)建記憶讀寫控制器并基于所述狀態(tài)特征的相關(guān)度對所述因果特征進行更新，輸出增強特征表示；

4、將所述目標報價數(shù)據(jù)輸入量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過量子門操作映射到量子態(tài)空間得到量子糾纏表示，調(diào)用所述記憶讀寫控制器，根據(jù)所述量子糾纏表示的相關(guān)度檢索外部記憶矩陣中的歷史特征，將所述歷史特征與所述量子糾纏表示進行跨時空融合，得到融合特征，基于所述融合特征構(gòu)建隨機圖網(wǎng)絡(luò)，在所述隨機圖網(wǎng)絡(luò)上執(zhí)行蒙特卡洛采樣，獲取市場要素之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，將所述動態(tài)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)輸入變分推理模型，計算市場狀態(tài)的后驗分布，根據(jù)所述后驗分布訓(xùn)練元策略網(wǎng)絡(luò)，使所述元策略網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略選擇規(guī)則，指導(dǎo)價格和交期預(yù)測模型的動態(tài)選擇，生成初始報價策略；

5、將所述初始報價策略對應(yīng)的產(chǎn)品特征映射至高維拓撲空間，提取持續(xù)同調(diào)特征序列，基于所述持續(xù)同調(diào)特征序列計算拓撲不變量，構(gòu)建產(chǎn)品相似度矩陣并添加至分形注意力網(wǎng)絡(luò)，在不同時間尺度下分析所述歷史報價數(shù)據(jù)中的客戶決策模式，提取具有自相似性的客戶行為特征，將所述客戶行為特征和所述初始報價策略輸入多智能體博弈系統(tǒng)進行策略優(yōu)化，通過求解納什均衡得到考慮客戶偏好的最優(yōu)報價策略，將所述最優(yōu)報價策略及其實際執(zhí)行效果輸入漸進式學(xué)習(xí)模塊，結(jié)合注意力機制動態(tài)融合并更新系統(tǒng)參數(shù)，基于更新后的系統(tǒng)生成最終報價方案。

6、在一種可選的實施方式中，

7、獲取歷史報價數(shù)據(jù)和目標報價數(shù)據(jù)，提取所述歷史報價數(shù)據(jù)的時域特征和頻域特征并通過自注意力機制融合形成多維特征張量，將所述多維特征張量輸入對抗生成網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)分布學(xué)習(xí)，生成對抗樣本并計算異常概率分布，基于所述異常概率分布篩選正常樣本生成清洗數(shù)據(jù)集，對于所述清洗數(shù)據(jù)集，通過多尺度擴散模型進行隨機擴散獲取不同時間尺度的狀態(tài)特征，將所述狀態(tài)特征輸入因果圖網(wǎng)絡(luò)，推斷數(shù)據(jù)要素間的因果鏈路得到因果特征，構(gòu)建外部記憶矩陣存儲所述因果特征，構(gòu)建記憶讀寫控制器并基于所述狀態(tài)特征的相關(guān)度對所述因果特征進行更新，輸出增強特征表示包括：

8、獲取歷史電氣報價數(shù)據(jù)和目標電氣報價數(shù)據(jù)，所述歷史電氣報價數(shù)據(jù)包含近五年內(nèi)電氣產(chǎn)品的產(chǎn)品型號、產(chǎn)品屬性信息和報價金額，所述目標電氣報價數(shù)據(jù)包含待報價產(chǎn)品的產(chǎn)品價格預(yù)測值與產(chǎn)品需求量預(yù)測值；

9、對所述歷史電氣報價數(shù)據(jù)提取時域特征和頻域特征，所述時域特征通過滑動窗口提取窗口內(nèi)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到，所述頻域特征通過快速傅里葉變換提取頻率分量的幅值、相位信息、頻譜密度和功率譜得到；

10、將所述時域特征和所述頻域特征輸入自注意力網(wǎng)絡(luò)，計算特征間相關(guān)性得分矩陣，基于所述相關(guān)性得分矩陣對特征進行加權(quán)融合，生成多維特征張量，將所述多維特征張量輸入對抗生成網(wǎng)絡(luò)，所述對抗生成網(wǎng)絡(luò)的生成器通過潛在空間編碼將所述多維特征張量映射為潛在變量，基于所述潛在變量生成對抗樣本，所述對抗生成網(wǎng)絡(luò)的判別器識別所述對抗樣本的真?zhèn)尾⒂嬎惝惓８怕史植迹?/p>

11、基于所述歷史電氣報價數(shù)據(jù)的異常數(shù)據(jù)設(shè)置自適應(yīng)異常閾值，將異常概率低于所述自適應(yīng)異常閾值的樣本篩選為正常樣本，生成清洗數(shù)據(jù)集，對所述清洗數(shù)據(jù)集執(zhí)行多尺度擴散，在多個不同時間尺度下對所述清洗數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)序列施加隨機擾動，獲取不同時間尺度的擴散軌跡和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，將所述擴散軌跡和所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率拼接形成狀態(tài)特征；

12、將所述狀態(tài)特征輸入因果圖網(wǎng)絡(luò)，建立有向圖結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)要素間依賴關(guān)系進行建模，節(jié)點表示產(chǎn)品屬性、市場因素和價格指標，邊表示因果強度，通過迭代計算更新邊的權(quán)重得到因果鏈路，形成因果特征；

13、構(gòu)建外部記憶矩陣存儲所述因果特征，所述外部記憶矩陣的行數(shù)為所述狀態(tài)特征的維度，列數(shù)為所述因果鏈路的數(shù)量，每一行對應(yīng)一類典型的因果模式，構(gòu)建記憶讀寫控制器，所述記憶讀寫控制器計算當前所述狀態(tài)特征與歷史所述狀態(tài)特征的相關(guān)度，基于所述相關(guān)度從所述外部記憶矩陣讀取歷史因果特征，對相關(guān)度高于設(shè)定閾值的記憶單元進行更新，將所述歷史因果特征與當前所述因果特征進行加權(quán)平均得到增強特征表示，對相關(guān)度低于設(shè)定閾值的特征寫入空閑存儲單元。

14、在一種可選的實施方式中，

15、將所述狀態(tài)特征輸入因果圖網(wǎng)絡(luò)，建立有向圖結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)要素間依賴關(guān)系進行建模，節(jié)點表示產(chǎn)品屬性、市場因素和價格指標，邊表示因果強度，通過迭代計算更新邊的權(quán)重得到因果鏈路，形成因果特征包括：

16、將所述狀態(tài)特征添加至預(yù)先初始化的因果圖網(wǎng)絡(luò)中，基于所述狀態(tài)特征構(gòu)建因果圖網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點集合，所述節(jié)點集合包括產(chǎn)品屬性節(jié)點、市場因素節(jié)點和價格指標節(jié)點，其中所述產(chǎn)品屬性節(jié)點包含產(chǎn)品規(guī)格、產(chǎn)品型號、產(chǎn)品材質(zhì)、產(chǎn)品性能參數(shù)和生產(chǎn)工藝，所述市場因素節(jié)點包含原材料價格、市場供需比、競品價格、季節(jié)周期和區(qū)域環(huán)境，所述價格指標節(jié)點包含歷史成交價格、報價利潤率、價格波動幅度和價格走勢；

17、基于所述節(jié)點集合確定因果圖初始結(jié)構(gòu)，將所述產(chǎn)品屬性節(jié)點與所述價格指標節(jié)點建立第一連接關(guān)系，將所述市場因素節(jié)點分別與所述產(chǎn)品屬性節(jié)點、所述價格指標節(jié)點建立第二連接關(guān)系，所述第一連接關(guān)系與所述第二連接關(guān)系的初始權(quán)重值均設(shè)置為0.5；

18、在隨機設(shè)置的時間窗口內(nèi)獲取節(jié)點歷史數(shù)據(jù)，計算所述節(jié)點集合中相鄰節(jié)點的同步相關(guān)系數(shù)與滯后相關(guān)系數(shù)，統(tǒng)計相鄰節(jié)點數(shù)值變化的時序順序、幅度比值、頻率匹配度，基于所述同步相關(guān)系數(shù)、所述滯后相關(guān)系數(shù)、所述時序順序、所述幅度比值、所述頻率匹配度更新所述第一連接關(guān)系與所述第二連接關(guān)系的權(quán)重值；

19、基于預(yù)先設(shè)置的權(quán)重閾值篩選所述第一連接關(guān)系與所述第二連接關(guān)系，基于篩選后的連接關(guān)系構(gòu)建因果鏈路，計算所述因果鏈路的鏈路長度衰減系數(shù)，將所述鏈路長度衰減系數(shù)與所述因果鏈路上的權(quán)重值相乘得到鏈路影響強度；

20、統(tǒng)計所述節(jié)點集合中每個節(jié)點的入度值、出度值和中心度值形成節(jié)點特征向量，提取所述因果鏈路的節(jié)點序列、權(quán)重序列、拓撲結(jié)構(gòu)形成鏈路特征向量，將所述節(jié)點特征向量與所述鏈路特征向量組合生成特征矩陣；

21、每隔七天引入新增歷史數(shù)據(jù)，重新計算所述節(jié)點集合中相鄰節(jié)點的同步相關(guān)系數(shù)與滯后相關(guān)系數(shù)，更新所述第一連接關(guān)系與所述第二連接關(guān)系的權(quán)重值，輸出所述特征矩陣、所述因果鏈路的結(jié)構(gòu)信息和權(quán)重變化信息，形成因果特征。

22、在一種可選的實施方式中，

23、將所述目標報價數(shù)據(jù)輸入量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過量子門操作映射到量子態(tài)空間得到量子糾纏表示，調(diào)用所述記憶讀寫控制器，根據(jù)所述量子糾纏表示的相關(guān)度檢索外部記憶矩陣中的歷史特征，將所述歷史特征與所述量子糾纏表示進行跨時空融合，得到融合特征，基于所述融合特征構(gòu)建隨機圖網(wǎng)絡(luò)，在所述隨機圖網(wǎng)絡(luò)上執(zhí)行蒙特卡洛采樣，獲取市場要素之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，將所述動態(tài)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)輸入變分推理模型，計算市場狀態(tài)的后驗分布，根據(jù)所述后驗分布訓(xùn)練元策略網(wǎng)絡(luò)，使所述元策略網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略選擇規(guī)則，指導(dǎo)價格和交期預(yù)測模型的動態(tài)選擇，生成初始報價策略包括：

24、構(gòu)建量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量子門序列，基于量子比特數(shù)量將所述量子門序列設(shè)置為哈達瑪門和受控非門交替組合的形式，接收所述目標報價數(shù)據(jù)并激活所述量子門序列，將所述目標報價數(shù)據(jù)中的產(chǎn)品價格預(yù)測值映射至第一量子比特，將所述目標報價數(shù)據(jù)中的產(chǎn)品需求量預(yù)測值映射至第二量子比特，得到兩個量子比特構(gòu)成的量子糾纏表示；

25、計算所述量子糾纏表示與外部記憶矩陣中存儲的歷史量子態(tài)的量子態(tài)重疊度，通過計算馮·諾依曼熵確定所述量子糾纏表示與所述歷史量子態(tài)的量子互信息，將所述量子態(tài)重疊度與所述量子互信息組成相關(guān)度向量，激活記憶讀寫控制器，基于所述相關(guān)度向量從所述外部記憶矩陣中檢索相關(guān)度最高的歷史特征向量；

26、構(gòu)造張量積運算矩陣，將所述歷史特征向量作為行向量，將所述量子糾纏表示的測量概率向量作為列向量，執(zhí)行張量積運算，生成包含多個融合特征的融合特征矩陣，其中，所述融合特征矩陣的每個元素對應(yīng)兩個向量對應(yīng)位置元素的乘積；

27、基于所述融合特征矩陣初始化隨機圖網(wǎng)絡(luò)的圖節(jié)點集合，將所述圖節(jié)點集合劃分為市場價格節(jié)點、市場供給節(jié)點、市場需求節(jié)點，將所述融合特征矩陣歸一化處理得到概率鄰接矩陣，基于所述概率鄰接矩陣建立節(jié)點間的帶權(quán)連接關(guān)系，構(gòu)建完整的隨機圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，設(shè)置蒙特卡洛采樣參數(shù)，包括采樣次數(shù)、隨機游走步長和跳轉(zhuǎn)概率，在所述隨機圖網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上觸發(fā)隨機游走過程，記錄每次游走訪問節(jié)點的序列與邊的權(quán)重，統(tǒng)計所述隨機游走過程中邊權(quán)重出現(xiàn)的頻率分布，構(gòu)建動態(tài)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)矩陣；

28、配置變分自編碼器網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置編碼器層數(shù)、解碼器層數(shù)和隱變量維度，將所述動態(tài)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)矩陣輸入所述變分自編碼器網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練所述變分自編碼器網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化變分下界損失函數(shù)，提取所述變分自編碼器網(wǎng)絡(luò)的隱變量分布參數(shù)得到市場狀態(tài)的后驗分布，其中，所述隱變量分布包括均值向量和方差向量；

29、構(gòu)建元策略網(wǎng)絡(luò)的多層感知機結(jié)構(gòu)，設(shè)置輸入層節(jié)點數(shù)為所述均值向量與所述方差向量的維度之和，設(shè)置輸出層節(jié)點數(shù)為預(yù)測模型的數(shù)量，將所述均值向量與所述方差向量拼接后輸入所述元策略網(wǎng)絡(luò)，獲取所述元策略網(wǎng)絡(luò)輸出的模型選擇概率分布，基于所述模型選擇概率分布采樣確定價格預(yù)測模型與需求預(yù)測模型的最優(yōu)組合，將選定的模型組合應(yīng)用于未來七天的時間窗口，生成每日的產(chǎn)品價格與需求量對應(yīng)的初始報價策略。

30、在一種可選的實施方式中，

31、通過計算馮·諾依曼熵確定所述量子糾纏表示與所述歷史量子態(tài)的量子互信息如下公式所示：

32、

33、其中，i表示量子互信息，s(ρa)表示量子態(tài)ρa的馮·諾依曼熵，s(ρb)表示量子態(tài)ρb的馮·諾依曼熵，α表示熵權(quán)重因子，λi表示量子態(tài)的本征值，n表示本征值的數(shù)量，表示量子態(tài)的內(nèi)積，m表示量子態(tài)維度的數(shù)量，ψj表示當前量子糾纏表示在j維基矢量上的量子態(tài)分量，表示歷史量子態(tài)在j維基矢量上的量子態(tài)分量。

34、在一種可選的實施方式中，

35、將所述初始報價策略對應(yīng)的產(chǎn)品特征映射至高維拓撲空間，提取持續(xù)同調(diào)特征序列，基于所述持續(xù)同調(diào)特征序列計算拓撲不變量，構(gòu)建產(chǎn)品相似度矩陣并添加至分形注意力網(wǎng)絡(luò)，在不同時間尺度下分析所述歷史報價數(shù)據(jù)中的客戶決策模式，提取具有自相似性的客戶行為特征，將所述客戶行為特征和所述初始報價策略輸入多智能體博弈系統(tǒng)進行策略優(yōu)化，通過求解納什均衡得到考慮客戶偏好的最優(yōu)報價策略，將所述最優(yōu)報價策略及其實際執(zhí)行效果輸入漸進式學(xué)習(xí)模塊，結(jié)合注意力機制動態(tài)融合并更新系統(tǒng)參數(shù)，基于更新后的系統(tǒng)生成最終報價方案包括：

36、通過映射函數(shù)將電氣產(chǎn)品的初始報價策略中的產(chǎn)品特征映射至高維拓撲空間，所述產(chǎn)品特征包括電氣產(chǎn)品的價格、性能和技術(shù)規(guī)格，生成高維拓撲空間中的點云數(shù)據(jù)；

37、計算所述高維拓撲空間中點云數(shù)據(jù)的零維持續(xù)同調(diào)群、一維持續(xù)同調(diào)群、二維持續(xù)同調(diào)群，獲取持續(xù)區(qū)間序列，獲得每個同調(diào)特征的生成點和消亡點；

38、計算所述持續(xù)區(qū)間序列對應(yīng)的拓撲不變量，其中，所述拓撲不變量包括貝蒂數(shù)和持續(xù)熵，根據(jù)所述貝蒂數(shù)確定不同維度上獨立連通分量的數(shù)目，根據(jù)所述持續(xù)熵確定拓撲結(jié)構(gòu)隨尺度變化的復(fù)雜程度，計算電氣產(chǎn)品之間的拓撲不變量距離，生成產(chǎn)品相似度矩陣，將所述產(chǎn)品相似度矩陣輸入至分形注意力網(wǎng)絡(luò)中，通過所述分形注意力網(wǎng)絡(luò)的層次化注意力機制分析時間維度和空間維度的客戶行為數(shù)據(jù)；

39、利用所述分形注意力網(wǎng)絡(luò)對歷史報價數(shù)據(jù)進行跨尺度關(guān)聯(lián)性分析和迭代優(yōu)化，提取自相似客戶行為特征，識別時空序列中的分形模式，構(gòu)建銷售方目標函數(shù)、競爭對手目標函數(shù)、客戶群體目標函數(shù)并確定每個目標函數(shù)對應(yīng)的約束條件，將所述自相似客戶行為特征和初始報價策略輸入多智能體博弈系統(tǒng)，通過求解納什均衡得到最優(yōu)報價策略；

40、采用注意力機制對所述最優(yōu)報價策略的執(zhí)行效果進行動態(tài)加權(quán)分析，將加權(quán)分析結(jié)果輸入漸進式學(xué)習(xí)模塊，更新相似度閾值和行為特征權(quán)重，根據(jù)更新后的相似度閾值和行為特征權(quán)重生成電氣產(chǎn)品的最終報價方案，確定電氣產(chǎn)品的定價參數(shù)、促銷參數(shù)和銷售時間。

41、在一種可選的實施方式中，

42、將所述自相似客戶行為特征和初始報價策略輸入多智能體博弈系統(tǒng)，通過求解納什均衡得到最優(yōu)報價策略包括：

43、構(gòu)建多智能體博弈系統(tǒng)的參與主體模型，所述參與主體模型包括銷售方效用函數(shù)、競爭對手效用函數(shù)、客戶群體效用函數(shù)，其中所述銷售方效用函數(shù)由銷售價格、銷售量、成本函數(shù)構(gòu)成，所述競爭對手效用函數(shù)由競爭對手價格、競爭對手銷量、競爭對手成本函數(shù)構(gòu)成，所述客戶群體效用函數(shù)由客戶價值函數(shù)、市場價格、購買量構(gòu)成；

44、建立市場約束條件模型，所述市場約束條件模型包括價格約束條件、產(chǎn)能約束條件、市場份額約束條件，根據(jù)所述市場約束條件模型確定價格上限、價格下限、最大產(chǎn)能、市場份額上限；

45、對客戶行為時間序列進行分解，獲得趨勢分量、周期分量和隨機分量，計算不同時間尺度下的客戶行為自相似度，根據(jù)所述客戶行為自相似度對客戶群體效用函數(shù)進行修正，得到修正后的客戶群體效用函數(shù)；

46、構(gòu)建博弈均衡方程組，所述博弈均衡方程組包括銷售方效用函數(shù)的價格偏導(dǎo)數(shù)方程、競爭對手效用函數(shù)的價格偏導(dǎo)數(shù)方程、修正后的客戶群體效用函數(shù)的購買量偏導(dǎo)數(shù)方程；

47、采用迭代最優(yōu)響應(yīng)算法對所述博弈均衡方程組進行求解，通過擬牛頓法獲取局部最優(yōu)解，驗證所述局部最優(yōu)解的穩(wěn)定性和唯一性，得到包含最優(yōu)價格和預(yù)期銷量的候選最優(yōu)報價策略，計算所述候選最優(yōu)報價策略的預(yù)期收益和風(fēng)險系數(shù)，設(shè)定所述報價策略的調(diào)整閾值，生成策略應(yīng)急調(diào)整方案，整合所述候選最優(yōu)報價策略和所述策略應(yīng)急調(diào)整方案得到最優(yōu)報價策略。

48、本發(fā)明實施例的第二方面，提供一種基于大數(shù)據(jù)的電氣報價處理系統(tǒng)，包括：

49、第一單元，用于獲取歷史報價數(shù)據(jù)和目標報價數(shù)據(jù)，提取所述歷史報價數(shù)據(jù)的時域特征和頻域特征并通過自注意力機制融合形成多維特征張量，將所述多維特征張量輸入對抗生成網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)分布學(xué)習(xí)，生成對抗樣本并計算異常概率分布，基于所述異常概率分布篩選正常樣本生成清洗數(shù)據(jù)集，對于所述清洗數(shù)據(jù)集，通過多尺度擴散模型進行隨機擴散獲取不同時間尺度的狀態(tài)特征，將所述狀態(tài)特征輸入因果圖網(wǎng)絡(luò)，推斷數(shù)據(jù)要素間的因果鏈路得到因果特征，構(gòu)建外部記憶矩陣存儲所述因果特征，構(gòu)建記憶讀寫控制器并基于所述狀態(tài)特征的相關(guān)度對所述因果特征進行更新，輸出增強特征表示；

50、第二單元，用于將所述目標報價數(shù)據(jù)輸入量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過量子門操作映射到量子態(tài)空間得到量子糾纏表示，調(diào)用所述記憶讀寫控制器，根據(jù)所述量子糾纏表示的相關(guān)度檢索外部記憶矩陣中的歷史特征，將所述歷史特征與所述量子糾纏表示進行跨時空融合，得到融合特征，基于所述融合特征構(gòu)建隨機圖網(wǎng)絡(luò)，在所述隨機圖網(wǎng)絡(luò)上執(zhí)行蒙特卡洛采樣，獲取市場要素之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，將所述動態(tài)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)輸入變分推理模型，計算市場狀態(tài)的后驗分布，根據(jù)所述后驗分布訓(xùn)練元策略網(wǎng)絡(luò)，使所述元策略網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略選擇規(guī)則，指導(dǎo)價格和交期預(yù)測模型的動態(tài)選擇，生成初始報價策略；

51、第三單元，用于將所述初始報價策略對應(yīng)的產(chǎn)品特征映射至高維拓撲空間，提取持續(xù)同調(diào)特征序列，基于所述持續(xù)同調(diào)特征序列計算拓撲不變量，構(gòu)建產(chǎn)品相似度矩陣并添加至分形注意力網(wǎng)絡(luò)，在不同時間尺度下分析所述歷史報價數(shù)據(jù)中的客戶決策模式，提取具有自相似性的客戶行為特征，將所述客戶行為特征和所述初始報價策略輸入多智能體博弈系統(tǒng)進行策略優(yōu)化，通過求解納什均衡得到考慮客戶偏好的最優(yōu)報價策略，將所述最優(yōu)報價策略及其實際執(zhí)行效果輸入漸進式學(xué)習(xí)模塊，結(jié)合注意力機制動態(tài)融合并更新系統(tǒng)參數(shù)，基于更新后的系統(tǒng)生成最終報價方案。

52、本發(fā)明實施例的第三方面，

53、提供一種電子設(shè)備，包括：

54、處理器；

55、用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

56、其中，所述處理器被配置為調(diào)用所述存儲器存儲的指令，以執(zhí)行前述所述的方法。

57、本發(fā)明實施例的第四方面，

58、提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)前述所述的方法。

59、本發(fā)明中，通過結(jié)合大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)和量子計算等技術(shù)，能夠更準確地學(xué)習(xí)歷史報價數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，并結(jié)合市場動態(tài)和客戶偏好，生成更精準的報價方案，從而提高報價的準確性，利用對抗生成網(wǎng)絡(luò)清洗數(shù)據(jù)，并通過量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機圖網(wǎng)絡(luò)等高效算法進行計算，能夠顯著提升報價處理的效率，縮短報價周期，通過多智能體博弈系統(tǒng)模擬客戶行為，并結(jié)合漸進式學(xué)習(xí)模塊不斷優(yōu)化報價策略，能夠更好地滿足客戶需求，提高客戶滿意度和成交率。