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公开(公告)号:CN118134057B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410547816.X
申请日:2024-05-06
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及城市生活垃圾四分类中转站优化选址方法及服务平台,该方法包括:利用粒子群优化算法,对包括多个中转站粒子的中转站粒子群进行种群搜索迭代,生成当前对应的中转站粒子群,中转站粒子位置关联目标函数;从完成利用粒子群优化算法和与目标函数对应的目标决策项进行种群搜索迭代的收集点粒子群中,获取所有收集点粒子,确定每个收集点粒子当前对应的收集点粒子位置;根据与收集点粒子位置对应的目标决策项所对应的目标函数,计算当前对应的中转站粒子群中的每个中转站粒子的适应度,根据适应度,重复执行利用粒子群优化算法,对当前对应的中转站粒子群和收集点粒子群进行种群搜索迭代,直至适应度满足适应度限定,得到选址结果。
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公开(公告)号:CN118229018A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410437587.6
申请日:2024-04-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/08 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及多资源约束的生产物流协同决策方法、装置、电子装置和存储介质,该方法包括:基于当前获取的多个JI对应的成对邻近性,对多个JI进行分组并生成当前JI队列,当前JI队列对应有当前LI队列和当前PI队列;在根据每个JI与对应的装配单元的作业适配度,对当前JI队列进行排序并生成候选JI队列期间,同步执行根据每个LI与分配的lo的物流适配度,对当前LI队列中的所有LI进行排序更新并生成目标LI队列,候选JI队列对应有候选PI队列;按预设的约束规则,对候选PI队列的所有PI进行指令验证,并根据每个PI与分配的po的生产适配度,对完成指令验证的候选PI队列中的所有PI进行排序更新,生成目标PI队列,以及将目标LI队列和目标PI队列作为协同决策结果。
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公开(公告)号:CN117688048A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311835726.2
申请日:2023-12-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/2455 , G06F21/44 , G06F21/64 , G06F16/27
Abstract: 本申请涉及基于区块链的分布式制造资源的数据交互方法、装置及介质,该方法包括:在客户端将请求方发起的数据交互请求封装成交易请求后,接收客户端所发送的交易请求,区块链业务通道关联多个通道成员,数据交互请求携带有制造资源数据和请求方对应的身份标识;基于从交易请求获取的制造资源数据,从已创建的多个区块链业务通道中,选取目标区块链业务通道,基于从交易请求中获取的身份标识,判断请求方是否为目标区块链业务通道关联的目标通道成员;在判断到请求方为目标区块链业务通道关联的目标通道成员的情况下,基于区块链共识协议,对制造资源数据进行区块链交易验证,并将验证通过的制造资源数据打包为区块数据后,写入目标区块链业务通道。
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公开(公告)号:CN117495222A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311584204.X
申请日:2023-11-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及生产物流配送资源的配置方法和存储介质,该方法包括:根据所接收到的配送需求变动信息,确定修正配置信息;在判断到修正配置信息中的配送载体配置方式为目标配置方式时,基于物料目标信息和备选的云车辆供给信息,进行基因编码和种群初始化,生成多个初始结构体编码;利用群体智能全局优化算法,对多个初始结构体编码进行群体优化操作,生成多个第一结构体编码,并基于第一结构体编码所对应的配送配置方案的配送成本适应度和群体智能全局优化算法,对多个第一结构体编码进行种群更新优化,以生成多个候选结构体编码;在多个候选结构体编码中,检测目标结构体编码,并将目标结构提供编码所对应的配送配置方案,作为生产物流配送资源的配置结果。
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公开(公告)号:CN117172641A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311328245.2
申请日:2023-10-13
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G06Q10/083 , G16Y10/40 , G06Q10/0631 , H04L67/12 , H04L67/104
Abstract: 本申请涉及基于区块链与数字孪生的生产物流管理平台及实现方法,包括广域物理资源层和广域物理资源管理系统;广域物理资源管理系统包括区块链资源管理层、数字孪生映像层、可信智能联动服务层和可信智能联动应用层;广域物理资源层用于管理物理资源和智能IoT设备;区块链资源管理层用于构建基于区块链的生产物流资源管理器;数字孪生映像层在虚拟空间中进行等效数字化;可信智能联动服务层用于提供区块链资源可信度评估、系统优化配置、运作计划和状态监控以及可信追溯服务;可信智能联动应用层用于提供全流程资源配置和动态决策服务。通过本申请,解决了社会化生产物流资源管理中,易造成的信息可信程度弱且运作成本高及可靠性低的问题。
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公开(公告)号:CN110458737B
公开(公告)日:2023-09-26
申请号:CN201910766856.2
申请日:2019-08-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开基于神经网络修改高校教务安排的方法、装置、设备及介质,该方法包括:根据用户上传的教务安排约束条件生成教务安排误差计算公式;根据教务安排约束条件和/或根据教务安排误差计算公式计算出的教务安排表的误差训练CPPN神经网络;利用CPPN神经网络计算出教务安排表,并通过教务安排误差计算公式计算出教务安排表的误差;在误差不大于误差阈值的情况下,获取该误差对应的教务安排表。本发明的方法不再需要繁琐的修改过程,让教职工和教务处能够很大程度上地节省修改方案的流程,快速完成排课排考的建议提交和修改过程,提高教务处的办事效率。
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公开(公告)号:CN116739467A
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202310718262.0
申请日:2023-06-16
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0835
Abstract: 本申请涉及基于云边协同的循环取送货路径规划方法、装置及介质,该方法包括:在根据已配置的第一循环取送货信息进行揽投过程中,确定在云侧终端接收到揽投修正信息时所在当前揽投节点;接收目标终端进行揽投修正规划所生成的第二循环取送货信息,第二循环取送货信息是目标终端利用预设的路径构建规则,基于第一循环取送货信息和揽投修正信息所生成的,目标终端是基于揽投修正信息所确定的;在第二循环取送货信息中,检测对应的目标揽投路径和揽投分配信息,以及确定目标揽投路径中的每个揽投点所对应的揽投量;按目标揽投路径和对应的揽投量进行循环取送货。通过本申请,解决现有循环取货路径规划方案中云端需要消耗大量计算力的问题。
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公开(公告)号:CN115272653A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210962416.6
申请日:2022-08-11
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及的基于linemod匹配和霍夫变换的贴标定位方法,以及装置、电子装置及存储介质,该方法包括:获取待贴标定位的目标图像;利用多模板匹配定位模型处理目标图像,得到目标图像中出现焊缝的焊缝目标区域,其中,多模板匹配定位模型是根据预设训练模板图像和预设训练模板图像出现焊缝的实测区域信息训练生成的;对目标图像进行边缘提取,得到第一金属罐图像,在第一金属罐图像对应于焊缝目标区域的区域内,进行垂直直线检测,得到目标图像对应的焊缝中心坐标数据并确定贴标位置。通过本申请,解决了相关技术中对大质量的金属罐难以旋转扫描实现标签定位、部分定位不准确的问题,实现了各类金属罐的高效、准确的贴标定位的有益效果。
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公开(公告)号:CN114219162A
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202111571408.0
申请日:2021-12-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多属性决策的海岛垃圾中转站选址优化方法,小型离岸海岛垃圾处理一直以来都是世界性难题,以往采取就地填埋措施来处理,这会给当地环境带来潜在的危害。现阶段通过将海岛垃圾运输至中转站后转运至异地处理。但是,目前还没有一套完整的海岛垃圾中转站选址评价标准和方法。因此,本发明提出了一种基于多属性决策的海岛垃圾中转站选址优化方法。海岛垃圾中转站选址需要同时考虑多个维度的评价标准,比如环境标准、经济标准、社会标准益和技术标准,因此,海岛垃圾中转站选址被认为是一个多属性决策问题。本发明专注于海岛垃圾中转站选址,同时考虑多个维度评价标准,通过有效的多属性决策方法来选择合适的海岛垃圾中转站。
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公开(公告)号:CN111915410B
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202010806814.X
申请日:2020-08-12
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供了一种面向高动态生产物流过程的智能管控系统,涉及物流管控技术领域,包括智能对象的生产物流管控平台,所述智能对象的生产物流管控平台,包括应用层;所述应用层包括智能拉单模块、减仓模块、智能调度模块、配料管理模块、统计分析及可视化模块和基础信息管理模块;智能拉单模块用于将客户订单拉入模块订单池中,并依次将订单放入对应的车间订单池中,各车间订单池中的订单按照发货日期先后进行排序,依据产能和相关规则对订单进行合并,生成当日生产计划;本发明提供的智能管控系统解决原有下单模式造成的计划员无法从全局的角度获取销售订单信息进行优化决策,导致联动订单无法被各车间同时生产、下线等问题。
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