公开(公告)号：CN113902262B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202111091304.X

申请日：2021-09-17

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  臧逸飞 ,  王毓泽 ,  朱均可 ,  李清雅 ,  黄泽凯

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的移动群智感知任务分配方法，包括如下步骤：步骤1）读取当前可参与者的信息；步骤2）定义优化目标；步骤3）初始化算法参数；步骤4）设置损失函数；步骤5）初始化个体最优和全局最优；步骤6）迭代循环，获得最优解；步骤7）输出最优方案。有益效果：引入了动态惯性权重，与普通的粒子群优化算法相比可以实现更加复杂的操作，可以在满足人数和置信度的情况下尽可能实现成本的降低，更加符合实际气象数据的统计分析要求。

公开(公告)号：CN116415745A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202211363774.1

申请日：2022-11-02

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  陈文言 ,  潘红丽 ,  葛忠佩 ,  张雨驰 ,  姚铖滨

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q10/083 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开一种垃圾车辆低碳动态路径规划方法及系统，所述动态路径规划方法包括以下步骤：读取实例的输入信息，给出优化目标的定义，并设定约束条件；将Q学习的超启发式粒子群算法参数初始化；生成初始候选种群，并且计算适应度，确定个体极值和全局极值；通过高层学习策略HLS为种群选择底层启发式搜索算子LLH，并产生新的种群,计算每个新个体的目标值，Eva值增加PS；在每次迭代中更新个体极值和全局极值；若Eva>Evamax，则终止迭代，输出适应度最优的个体，该个体为规划好的车辆调度方案，否则转步骤四。本发明规划方法采用一种Q学习超启发式粒子群算法，设计消除时间和容量约束的解码方式，使得解码后的解均为可行解，提高了算法的求解效率。

公开(公告)号：CN114298307A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111477211.0

申请日：2021-12-06

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  陈庆洲 ,  潘红丽 ,  许笛 ,  姚铖滨 ,  徐继勇 ,  葛忠佩

IPC: G06N3/12 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q10/10

Abstract: 本发明公开了一种移动群智感知变速多任务分配问题的混合蛙跳求解方法包括以下步骤：(1)问题信息读取，包括每个任务和每位用户的坐标，以及用户信誉度等问题中的数据；(2)初始化算法参数，使用基于启发信息的目标锚定混合初始化算子生成初始种群；(3)对种群进行约束处理，计算种群中所有个体的目标值，确定非支配解集放入外部存储器；(4)进入快速收敛阶段，对种群根据快速非支配排序结果使用“S”型分组方式划分子组，对各个子组进行基于离散跳跃规则的局部搜索，将各子组混洗，基于非支配概念更新外部存储器，对外部存储器中的个体采用外部档案个体区域挖掘策略，等。本发明具有搜索速度快，搜索能力强，规划的分配方案更合理的优点。

公开(公告)号：CN108227503A

公开(公告)日：2018-06-29

申请号：CN201810068717.8

申请日：2018-01-24

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 张敏 ,  李涛 ,  申晓宁

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供的近地磁控立方星的姿态自适应容错控制方法，根据受到的外部扰动情况，构造H∞鲁棒性能指标，确定闭环反馈增益，以抑制扰动的影响；针对执行器饱和情况，设计饱和隔离环节，改进鲁棒控制，形成具有饱和隔离的H∞鲁棒控制，保持正常的控制作用，使系统避免因执行器饱和而引发控制性能恶化；在此基础上，引入基于动态结构自适应神经网络的控制补偿器，以抵消执行器小故障引起的控制系统模型的改变，从而构造出自适应容错控制律，实现快速有效的控制重构，将姿态保持在理想的范围内，确保卫星稳定可靠运行。用以针对一类具有外部扰动，执行器小故障及饱和情况下的不确定时变非线性系统的自适应容错控制。

公开(公告)号：CN104392317B

公开(公告)日：2017-12-01

申请号：CN201410681051.5

申请日：2014-11-24

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  陈逸菲 ,  张敏 ,  赵丽玲 ,  林屹 ,  王玉芳

IPC: G06Q10/06 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了一种基于遗传文化基因算法的项目调度方法，（1）读取项目信息，包括任务和软件工程师的属性；（2）初始化算法参数；（3）产生初始父代种群，并进行局部搜索；（4）对父代种群执行选择、交叉和变异操作，构成子代种群；（5）对子代种群进行局部搜索；（6）合并父代和经局部搜索后的子代种群，从中选取适应度最优的一半个体构成下一代父代种群并进行迭代；（7）判断迭代代数是否达到最大值，若达到，则终止迭代，输出适应度最优的个体，该个体即为项目中每位软件工程师在每项任务中投入的工作量分配结果。本发明具有搜索能力强，生成的调度方案效率高的优点。

公开(公告)号：CN104268722A

公开(公告)日：2015-01-07

申请号：CN201410558669.2

申请日：2014-10-20

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  张敏 ,  陈逸菲 ,  赵丽玲 ,  林屹 ,  王玉芳

IPC: G06Q10/06

CPC classification number: G06Q10/0631

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标进化算法的动态柔性作业车间调度方法,主要解决现有方法对动态变化的环境自适应能力差且搜索效率低的问题。其实现步骤是：（1）初始化。读取作业和机器属性等信息，定义优化目标,设定约束条件；（2）在初始时刻，基于静态多目标进化算法，同时优化完工时间、拖期和最大机器负载；（3）在车间生产过程中，采用由紧急动态事件驱动的重调度方式，基于动态多目标进化算法在新环境中快速产生一个新的调度方案，以同时优化待调度工件的完工时间、拖期、最大机器负载和稳定性。与传统调度方法相比，本发明能够及时响应紧急动态事件的发生，根据动态环境自适应地调整搜索策略，生成的调度方案具有效率高、稳定性优的特点。

公开(公告)号：CN114091753B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202111388925.4

申请日：2021-11-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  葛忠佩 ,  姚铖滨 ,  潘红丽 ,  徐继勇 ,  许笛

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/083 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于救援紧急程度的应急物资调度方法，涉及物资调度技术领域。本发明包括：确定援助车辆的滞后供应区和非滞后供应区的界限，获得该援助车辆滞后供应区的惩罚值，依照惩罚值、路径长度获得目标值，获取每个个体的适应度；根据适应度划分子组，采用多个体贪婪交叉策略更新子组适应度最差的个体；采用最差的个体部分信息交叉策略对子组适应度最差个体，进行内部路径更新；将更新后的子组内的重新混合；更新迭代计数器，输出适应度最优个体，确定应援灾区的供应顺序。本发明通过在灾害发生时，减少后续将计算资源浪费在盲目搜索上，以此提高算法收敛速度。

公开(公告)号：CN117391387A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311480535.9

申请日：2023-11-08

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  佘娟 ,  姚铖滨 ,  毛鸣健

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明涉及优化算法和软件工程领域，公开了一种基于多种群人工蜂群算法的软件多项目调度平台，所述方法包括以下步骤：初始化项目任务信息和员工信息；基于矩阵式管理模式和员工在线技能培训模式，建立多项目软件项目调度模型；基于多种群人工蜂群算法和问题模型确定最优调度方案。本发明根据矩阵式管理模式和员工的技能培训机制，建立了软件多项目调度数学模型，并设计了多种群人工蜂群算法来生成最优的多项目调度方案。本发明能够在动态变化的环境下，合理分配任务，通过技能培训提高员工的技能熟练度和自我价值，提高了员工‑任务的匹配率和人力资源的利用率。

公开(公告)号：CN117236807A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311228817.X

申请日：2023-09-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  许新苏 ,  徐继勇 ,  佘娟 ,  毛鸣健

IPC: G06Q10/067 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/101 ,  G06Q10/10 ,  G06N3/006 ,  G06F8/70

Abstract: 本发明公开了一种基于双指标分组学习粒子群算法的动态敏捷软件项目调度方法，所述方法包括以下步骤：S1：初始化敏捷软件开发中的用户故事和开发者属性；S2：构建敏捷软件项目的动态周期性调度模型；S3：采用双指标分组学习粒子群算法求解第L个冲刺的最优调度方案；S4：若到达下一个冲刺周期，但并未达到项目截止时间，则检测并更新用户故事信息和开发者状态，然后基于问题特征生成启发式的新初始种群并通过双指标分组学习粒子群算法寻优得到该冲刺的最优调度方案；否则，按当前调度方案执行项目。本发明设计启发式的种群初始化策略，能在每次重调度时快速应对用户需求和开发者属性的动态变化。

公开(公告)号：CN116804559A

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN202310856036.9

申请日：2023-07-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  毛鸣健 ,  葛忠佩 ,  许新苏

IPC: G01C21/34 ,  G06Q10/047 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/006 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明公开了一种基于区间多目标混合蛙跳算法的医疗废物清运方法，包括：获取初始清运请求和路况信息；在初始调度周期，基于初始清运请求和路况信息，采用区间多目标混合蛙跳算法对预构建的医疗废物清运路径规划模型进行求解，得到初始车辆清运路径；车辆按初始车辆清运路径进行垃圾采集，直至垃圾清运任务完成；若垃圾清运任务未完成且进入下一周期性调度时刻点，根据上一调度周期内获取的动态请求集合和所述医疗废物清运路径规划模型，采用结构重组法对初始车辆清运路径进行调整得到车辆清运子路径；从车场出发新车执行车辆清运子路径，直至完成垃圾清运任务。本发明降低了调度总成本和废物清运风险，提高了车辆的清运效率。