CN112348369A - 重大活动安保多目标多资源动态调度方法 - Google Patents
重大活动安保多目标多资源动态调度方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112348369A CN112348369A CN202011252740.6A CN202011252740A CN112348369A CN 112348369 A CN112348369 A CN 112348369A CN 202011252740 A CN202011252740 A CN 202011252740A CN 112348369 A CN112348369 A CN 112348369A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- resource
- point
- target task
- target
- points
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 230000000694 effects Effects 0.000 title claims description 20
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 claims 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000002922 simulated annealing Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
一种重大活动安保多目标多资源动态调度方法,包括:响应于多个目标任务点的资源调度请求,识别出各目标任务点的处置优先级以及资源配置优先级;对所述资源池中的资源点进行评估,得到可用资源点;从所述可用资源点中找出发出资源调度请求的各目标任务点的需求资源点;进行开销分析,计算各目标任务点与需求资源点的匹配度;将各目标任务点的处置优先级、资源配置优先级、需求资源点以及相应的匹配度发送给对应的目标任务点。本发明通过多并发目标任务自动识别、多资源评估,以及通过开销分析对各目标任务点与需求资源点进行匹配度计算,能够更高效的提供指挥调度的决策效能和执行效率。
Description
技术领域
本发明属于资源调度技术领域,尤其涉及一种重大活动安保多目标多资源动态调度方法。
背景技术
重大活动安保指挥调度作为重大活动执行和作战的顶层统筹载体,在面向新技术和社会新发展背景下的,目标任务存在多样、隐僻、资源配置多量,在资源动态调度匹配、多级目标任务并发执行过程中,目标处置和资源调度的合理化布局和规划将极大的影响安保工作的执行态势。
目前,重大活动安保的指挥调度更多的将日常指挥调度在时间、级别上进行提升,资源调派上还是沿用日常指挥的模式和途径,指挥调度的决策效能和执行效率低下。
发明内容
基于此,针对上述技术问题,提供一种重大活动安保多目标多资源动态调度方法。
为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:
一种重大活动安保多目标多资源动态调度方法,包括:
响应于多个目标任务点的资源调度请求,识别出各目标任务点的处置优先级以及资源配置优先级;
对所述资源池中的资源点进行评估,得到可用资源点;
从所述可用资源点中找出发出资源调度请求的各目标任务点的需求资源点;
进行开销分析,计算各目标任务点与需求资源点的匹配度;
将各目标任务点的处置优先级、资源配置优先级、需求资源点以及相应的匹配度发送给对应的目标任务点。
本发明通过多并发目标任务自动识别、多资源评估,以及通过开销分析对各目标任务点与需求资源点进行匹配度计算,能够更高效的提供指挥调度的决策效能和执行效率。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式本发明进行详细说明:
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
如图1所示,一种重大活动安保多目标多资源动态调度方法,包括:
S101、响应于多个目标任务点的资源调度请求,识别出各目标任务点的处置优先级以及资源配置优先级。
其中,目标任务点代表预置事件任务以及突发事件任务。
具体地,步骤S101根据目标任务点的特征值、优先级以及需求进行识别,识别策略为定类识别以及定级识别。
在本实施例中,步骤S101基于构建的目标识别库,下面对目标识别库进行阐述。
1)目标探测函数:在多目标并存和同时发生被选配时,多目标中预期目标从众多目标中被区分和判断选取,被优先执行的过程,包括两个相似目标的识别,也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别。这里的目标就是指上述目标任务点。
目标探测函数设计为:AK=Rk-CK,其中,Rk表示在第k个资源点中找到期望资源时得到的反馈值,CK表示开销成本。调度函数的状态探测,返回值(0,N),N代表有多少个目标任务点在执行。
2)基于分类与优先级目标甄别:是利用目标中的相关设定属性元素,如级别、时间、重要性、可用性等目标特征信息,估算目标的执行顺序和资源配置顺序,在多目标并行过程中进行识别:
规定预置目标和突发目标的值(事件属性值、事件描述要素值),从预置目标中提取目标特征值。其中,预置目标指的是已确定的预先设定的目标事件。
建立已知目标的特征值库和相似度数据资源库,其中,相似度数据是指目标属性中相类似的属性值。
提取未知目标的特征。
将未知目标的特征与数据库(用于界定未知目标类型的数据库)的特征进行比较,匹配属性相似度,输出识别匹配度值。
3)目标识别策略:
定类识别:关联区域(指的是目标属性中关键词关联的资源库范围)快速提取,再对减小后的区域进行识别,缩短目标搜索时间,增强实时性。
定级识别:输入目标与不同定级的目标特征进行比对,区分出目标执行的不同级别。其中,不同级别采用SJF算法(短作业优先算法);不同关键词设置不同执行顺序(关键词库设置,对重大活动中设置关键优先执行目标任务的级别设置);同一级别内,具有相同优先级的进程按FCFS算法(先到先得算法)顺序调度。
优先级的建立,依托目标的重要性属性、时间属性、距离属性,组成元素和权值设定,每个目标都有一个优先级与其关联设置。
4)内外部优先设置
内部定义的优先级采用一些测量数据来计算目标进程的优先级。目标进程指的是探测函数对于探测资源的优先选择权的配置进程。
外部定义的优先级采用目标之外的要素属性,如重要性、开销、其他因素等。其中内部定义和外部定义指的是关键属性值范围标定之外的选配要素。
5)优先调度可以是抢占的或非抢占的。当一个进程到达就绪队列时,比较它的优先级与当前运行进程的优先级。如果新到达进程的优先级高于当前运行进程的优先级,那么抢占优先级调度算法就会抢占执行顺序。非抢占优先级调度算法只是将新的进程加到就绪队列的头部。
6)低优先级持增与衰减规则。在用于资源调度时,系统根据进程的紧迫程度赋予每个进程一个优先权,并将选择就绪队列中优先权最高的进程投入执行。它既可采用抢占方式,也可采用非抢占方式。其中紧迫程度值预先设置,是静态的预先确定的值(通常在重大活动前确定)。
7)任务队列的资源不够时,优先支撑优先级高的任务序列:
第一优先级:任务紧急度/任务截至时间。
第二优先级:资源需求度Π_1^m〖ni/Ni〗,m:资源种类,ni:任务对第i类资源的需求度,Ni:第i类资源总数。
S102、对资源池中的资源点进行评估,得到可用资源点。
其中,资源点代表预设资源点、临时资源点以及资源点属性(类别、数量、范围、可调动资源量),资源池代表所有资源配置点中含有的资源数据的集合,包含重大活动保障过程中联勤单位的调度资源。
在本实施例中,步骤S102根据资源属性以及资源量对资源池中的资源点进行评估。
S103、从可用资源点中找出发出资源调度请求的各目标任务点的需求资源点。
本发明建立多目标多资源的重大安保资源调度模型,根据调度资源在安保活动中预置任务目标和突发事件目标调度中的需求对资源进行分类,对调度指挥链中各类资源进行提前分类标识,而对预置任务和突发任务中所需要的配置资源,运用全域检索的方法寻找最有资源并配置给调度函数,以便满足较大规模的计算需求,并满足实战指挥调度中的实时性要求。调度资源过程中,把相关的信息反应给资源池,资源池列出目前可用的资源,采用动态的集群资源管理与调度,掌握资源并动态分配资源,增加资源利用率,增加数据共享能力,支持多类型计算框架和多版本计算框架,使用资源管理与调度平台可以实现两者平滑切换。算法基于模拟退火算法。
在重大活动安保对应目标的资源调度中,算法实现如下:
设一次重大活动安保任务可以选择使用的资源点的调用权重为Xi(Xi>0)(i=1,2,...,n),则(X1,X2,...,Xn)是概率向量,需求资源点的匹配归结为求解如下过程:
其中,第一个关系式表达在预期调用概率一定的前提下的调用目标被调用的最小期望值第二个关系式是预期调用概率满足一个理想且合理的条件,第三个关系式是概率向量固有性质,RP是供选择资源组合的预期调用概率,E是资源组合的协方差矩阵,Rn是资源n的预期调用概率。
具体调用过程如下:
A、确定初始投资概率向量X1,X2,...,Xn,满足X1+X2+ldots+Xn=1;计算目标函数值J(X1,X2,...,Xn)=(X1,X2,...,Xn)E(X1,X2,...,Xn)T+[RP-(X1R1,X2R2,XnRn)]2,确定最大的循环迭代次数L,在实际计算中,可将L定为一固定值,其中变量个数设置为n的2次方,置k=1。
B、随机迭取变量Y1,Y2,...,Yn,可在[0,1]内选取,进行归一化处理,使之成为概率量,令
D、若不满足停止判定条件且尚未达到最大迭代次数,则置k=k+1,转步骤B,否则停止计算,输出最终结果,该结果既是当前目标任务的需求资源点(人员、警种、车辆、通信、医药等),停止判定条件设为ε为预先设定的最小的正数。
S104、进行开销分析,计算各目标任务点与需求资源点的匹配度。
调度函数判断各个资源点的资源状态,若为任务完成状态或者空闲状态,则向调度模型发出一个请求,同时,调度函数每秒判断自己的状态:闲置、执行中或者执行结束,若处于闲置状态,则把目前在闲置的资源点做一个全排列,通过如下算法进行开销分析,计算各目标任务点与需求资源点的匹配度:
计算资源点到目标任务点的路径开销:
其中,Pi,j为被调用概率,Di,j为目标i与资源j之间的距离,Vi,j为到达目标任务点的响应速度值,Lj代表目标任务的紧急程度, 为资源调用的平均速度,μi,j为第i个资源点到第j个目标任务点的时间消耗系数;
计算资源调度所需的调度开销:
其中,n为目标任务点数量,m为资源点数量,xi,j,k为第i个资源点向第j个目标任务点调度物资k的数目,Rck为每辆车能装多少单位的资源k;
计算目标任务点与需求资源点的匹配度:
其中,欧式距离函数diffi,k为:
S105、将需求资源点以及相应的匹配度发送给对应的目标任务点。具体为:
若匹配度满足阈值(匹配度为1时),则向对应的目标任务点发送资源视图,资源视图显示资源池中可匹配的资源数据,并提供资源量的推荐和可视化编辑;否则(匹配度为0时),则向对应的目标任务点发送资源视图,资源视图显示资源池中缺失的资源数据。
调度视图是为了输出不同处置目标相匹配的资源力量、资源结构、资源状态。
但是,本技术领域中的普通技术人员应当认识到,以上的实施例仅是用来说明本发明,而并非用作为对本发明的限定,只要在本发明的实质精神范围内,对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。
Claims (6)
1.一种重大活动安保多目标多资源动态调度方法,其特征在于,包括:
响应于多个目标任务点的资源调度请求,识别出各目标任务点的处置优先级以及资源配置优先级;
对所述资源池中的资源点进行评估,得到可用资源点;
从所述可用资源点中找出发出资源调度请求的各目标任务点的需求资源点;
进行开销分析,计算各目标任务点与需求资源点的匹配度;
将各目标任务点的处置优先级、资源配置优先级、需求资源点以及相应的匹配度发送给对应的目标任务点。
2.根据权利要求1所述的一种重大活动安保多目标多资源动态调度方法,其特征在于,所述识别出各目标任务点的处置优先级以及资源配置优先级,进一步包括:根据目标任务点的特征值、优先级以及需求进行识别,识别策略为定类识别以及定级识别。
3.根据权利要求1或2所述的一种重大活动安保多目标多资源动态调度方法,其特征在于,所述对所述资源池中的资源点进行评估,得到可用资源点,进一步包括:根据资源属性以及资源量对所述资源池中的资源点进行评估。
4.根据权利要求3所述的一种重大活动安保多目标多资源动态调度方法,其特征在于,所述从所述可用资源点中找出发出资源调度请求的各目标任务点的需求资源点,进一步包括:
设一次重大活动安保任务可以选择使用的资源点的调用权重为Xi(Xi>0)(i=1,2,...,n),则(X1,X2,...,Xn)是概率向量,需求资源点的匹配归结为求解如下过程:
其中,第一个关系式表达在预期调用概率一定的前提下的调用目标,第二个关系式是预期调用概率满足一个理想且合理的条件,第三个关系式是概率向量固有性质,RP是供选择资源组合的预期调用概率,E是资源组合的协方差矩阵,Rn是资源n的预期调用概率;
调用过程如下:
A、确定初始投资概率向量X1,X2,...,Xn,满足X1+X2+ldots+Xn=1;计算目标函数值
J(X1,X2,...,Xn)=(X1,X2,...,Xn)E(X1,X2,...,Xn)T+[RP-(X1R1,X2R2,XnRn)]2,确定最大的循环迭代次数L,其中变量个数设置为n的2次方,置k=1;
5.根据权利要求4所述的一种重大活动安保多目标多资源动态调度方法,其特征在于,所述进行开销分析,计算各目标任务点与需求资源点的匹配度,进一步包括:
判断各个资源点的资源状态,若为任务完成状态或者空闲状态,则向调度模型发出一个请求,同时,调度分配函数每秒判断自己的状态:闲置、执行中或者执行结束,若处于闲置状态,则把目前在闲置的资源点做一个全排列,通过如下算法进行开销分析,计算各目标任务点与需求资源点的匹配度:
计算资源点到目标任务点的路径开销:
其中,Pi,j为被调用概率,Di,j为目标i与资源j之间的距离,Vi,j为到达目标任务点的响应速度值,Lj代表目标任务的紧急程度, 为资源调用的平均速度,μi,j为第i个资源点到第j个目标任务点的时间消耗系数;
计算资源调度所需的调度开销:
其中,n为目标任务点数量,m为资源点数量,xi,j,k为第i个资源点向第j个目标任务点调度物资k的数目,Rck为每辆车能装多少单位的资源k;
计算目标任务点与需求资源点的匹配度:
6.根据权利要求5所述的一种重大活动安保多目标多资源动态调度方法,其特征在于,所述将需求资源点以及相应的匹配度发送给对应的目标任务点,进一步包括:
若匹配度满足阈值,则向对应的目标任务点发送资源视图,所述资源视图显示资源池中可匹配的资源数据,并提供资源量的推荐和可视化编辑;否则,则向对应的目标任务点发送资源视图,资源视图显示资源池中缺失的资源数据。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011252740.6A CN112348369B (zh) | 2020-11-11 | 2020-11-11 | 重大活动安保多目标多资源动态调度方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011252740.6A CN112348369B (zh) | 2020-11-11 | 2020-11-11 | 重大活动安保多目标多资源动态调度方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112348369A true CN112348369A (zh) | 2021-02-09 |
CN112348369B CN112348369B (zh) | 2024-03-22 |
Family
ID=74363212
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011252740.6A Active CN112348369B (zh) | 2020-11-11 | 2020-11-11 | 重大活动安保多目标多资源动态调度方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112348369B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115686847A (zh) * | 2022-11-01 | 2023-02-03 | 中科雨辰科技有限公司 | 一种获取目标任务对象的数据处理系统 |
CN116307433A (zh) * | 2022-09-09 | 2023-06-23 | 珠海乐活公社网络科技有限公司 | 一种物资保障供应方法及电子设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017133351A1 (zh) * | 2016-02-05 | 2017-08-10 | 华为技术有限公司 | 一种资源分配方法及资源管理器 |
CN107909207A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-04-13 | 北京卫星信息工程研究所 | 遥感卫星地面站多目标优化调度方法及系统 |
CN108830408A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-16 | 中国人民解放军海军工程大学 | 一种面向任务资源匹配的装备保障任务多目标规划方法 |
CN110210700A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-09-06 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 面向应急响应的基于任务优先级的多星动态任务规划方法 |
CN111027736A (zh) * | 2019-07-30 | 2020-04-17 | 中国人民解放军国防科技大学 | 多目标优化下的微服务组合部署与调度方法 |
CN111767134A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-10-13 | 鹏城实验室 | 一种多任务动态资源调度方法 |
-
2020
- 2020-11-11 CN CN202011252740.6A patent/CN112348369B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017133351A1 (zh) * | 2016-02-05 | 2017-08-10 | 华为技术有限公司 | 一种资源分配方法及资源管理器 |
CN107909207A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-04-13 | 北京卫星信息工程研究所 | 遥感卫星地面站多目标优化调度方法及系统 |
CN108830408A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-16 | 中国人民解放军海军工程大学 | 一种面向任务资源匹配的装备保障任务多目标规划方法 |
CN110210700A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-09-06 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 面向应急响应的基于任务优先级的多星动态任务规划方法 |
CN111027736A (zh) * | 2019-07-30 | 2020-04-17 | 中国人民解放军国防科技大学 | 多目标优化下的微服务组合部署与调度方法 |
CN111767134A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-10-13 | 鹏城实验室 | 一种多任务动态资源调度方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李英姿;张晓冬;张硕;张志强;: "基于人员-任务-资源匹配度的产品设计项目静态调度", 工业工程与管理, no. 03 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116307433A (zh) * | 2022-09-09 | 2023-06-23 | 珠海乐活公社网络科技有限公司 | 一种物资保障供应方法及电子设备 |
CN116307433B (zh) * | 2022-09-09 | 2023-09-05 | 珠海乐活公社网络科技有限公司 | 一种物资保障供应方法及电子设备 |
CN115686847A (zh) * | 2022-11-01 | 2023-02-03 | 中科雨辰科技有限公司 | 一种获取目标任务对象的数据处理系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112348369B (zh) | 2024-03-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107992359B (zh) | 一种云环境下代价感知的任务调度方法 | |
EP1564638B1 (en) | A method of reassigning objects to processing units | |
CN112348369B (zh) | 重大活动安保多目标多资源动态调度方法 | |
JP2021504789A (ja) | Esg基盤の企業評価遂行装置及びその作動方法 | |
US20100162251A1 (en) | System, method, and computer-readable medium for classifying problem queries to reduce exception processing | |
CN110851236A (zh) | 一种实时资源调度方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN112200484B (zh) | 一种基于策略定义的智能分案系统及方法 | |
CN111754125A (zh) | 一种基于组合赋权的离散车间生产计划评价方法 | |
CN115237568A (zh) | 一种面向边缘异构设备的混合权重任务调度方法及系统 | |
CN110472409B (zh) | 一种基于白名单机制的进程管理方法及系统 | |
CN115759552A (zh) | 一种基于多智能体架构的面向智慧工厂的实时调度方法 | |
CN110084507A (zh) | 云计算环境下分级感知的科学工作流调度优化方法 | |
CN107066328A (zh) | 大规模数据处理平台的构建方法 | |
Gritsenko et al. | Decomposition analysis and machine learning in a workflow-forecast approach to the task scheduling problem for high-loaded distributed systems | |
CN117610899A (zh) | 一种基于优先度的多机器人的任务分配方法 | |
Kianfar et al. | New dispatching rules to minimize rejection and tardiness costs in a dynamic flexible flow shop | |
CN109377436A (zh) | 一种环境精准监管方法与装置、终端设备及存储介质 | |
CN111144701B (zh) | 一种分布式环境下etl作业调度资源分类评估的方法 | |
CN108830432B (zh) | 基于少量先验知识的无人机群行动方案搜索方法 | |
CN116187675A (zh) | 任务分配方法、装置、设备及存储介质 | |
CN116360921A (zh) | 一种面向电力物联网的云平台资源优化调度方法及系统 | |
CN112598112B (zh) | 一种基于图神经网络的资源调度方法 | |
CN111861706A (zh) | 数据离散化调控方法及系统以及风险控制模型建立方法及系统 | |
Benyao et al. | Elevator Traffic Pattern Recognition Based on Density Peak Clustering | |
Wang et al. | Fuzzy scenario analysis in strategic planning |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |