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公开(公告)号：CN118381729A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410184379.X
申请日：2024-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/083 , H04L41/0833 , H04W24/02 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的建筑综合能源系统优化方法，涉及深度强化学习技术领域，该方法包括：初始化建筑综合能源系统智能调度环境中的状态信息；建立建筑综合能源系统智能调度决策模型；构建马尔科夫决策过程；根据状态信息产生调度方案；用户根据调度方案调整用电计划，反馈给运营商调整状态信息；采集调度过程中产生的轨迹信息，存放到经验回放池中；经验回放池中的轨迹数量达到要求时，对调度决策模型参数进行训练；若能源运营商的累计总收益稳定，输出最优调度方案与价格信息。本发明针对建筑综合能源系统优化过程中出现的随机动态事件或不确定因素，能及时根据环境状态的变化生成最优的调度方案与定价信息。
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公开(公告)号：CN114139453B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111449296.1
申请日：2021-11-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开基于分组学习粒子群优化的众包软件项目调度方法，包括以下步骤：读取问题信息，定义优化目标，设定约束条件，初始化改进粒子群算法的参数，生成初始候选种群，评价个体适应度，产生个体极值和全局极值，采用分组学习策略根据个体适应度进行排序和分组，子组中粒子数量的自适应变化；更新个体价值；考虑任务人数上限的启发信息对全局极值进行局部搜索；终止准则判断。本发明建立了众包软件项目约束双目标三耦合调度模型，该模型融入开发者的信誉、最大工作负荷度属性，任务最大人头数属性，开发者对任务所需技能熟练度等实际因素，通过寻找最佳开发者选择和任务分配方案，最小化项目的工期和最大化项目质量。
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公开(公告)号：CN116887343A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310923399.X
申请日：2023-07-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成邻域搜索的移动群智感知任务分配方法及设备，包括：S1、以最大化质量和最小化成本为目标，建立考虑稀疏区域补偿奖励机制的移动群智感知多项目多任务模型；S2、初始时刻获取参与者信息和待分配项目，基于模型生成Pareto非支配解集；S3、选择解集中的一个任务分配方案执行感知任务；S4、当感知任务没有全部完成时，判断是否达到下一调度时刻，且在前一周期内发生参与者或项目变化；若是执行S5，否则执行S6；S5、获取当前参与者信息和待分配项目，生成初始任务分配方案，并基于集成邻域搜索算法得到当前调度时刻的最优任务分配方案；S6、按照当前最优任务分配方案继续执行感知任务，并执行S4，直至所有感知任务全部完成。本发明效率更高。
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公开(公告)号：CN114467801A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210149748.2
申请日：2022-02-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A01K39/012
Abstract: 本发明公开了一种智能饲喂控制系统、方法、计算机设备和计算机可读存储介质，用于对饲喂装置控制，饲喂装置包括料仓、机械手、饲喂小车及多个依次排列的食料槽，系统包括：模式选择单元，具有手动模式和自动单周模式，用于在手动模式下人工控制饲喂装置运行，用于在自动单周模式下自动控制饲喂装置运行；可编程逻辑控制单元，用于在自动单周模式下发送取料信号、运输信号及卸料信号；取料控制单元，用于接收取料信号，控制机械手抓取料仓内容置的饲料并向饲喂小车提供抓取饲料；运输控制单元，用于接收运输信号，控制饲喂小车将抓取饲料搬运至食料槽预设位置处；卸料控制单元，用于接收卸料信号，控制饲喂小车向对应食料槽分配饲料。
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公开(公告)号：CN114298376A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111453983.0
申请日：2021-12-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于启发式离散人工蜂群算法的软件项目调度方法，包括以下步骤(1)项目信息读取，包括任务和员工的属性；(2)设计新技能学习机制；(3)初始化算法参数；(4)生成初始蜜源种群，并计算目标值；(5)引领蜂通过多元学习策略对蜜源进行全局搜索；(6)跟随蜂通过基于启发信息的变异机制对蜜源进行局部搜索；(7)侦查蜂抛弃无用的蜜源，并重新随机生成新的蜜源替代旧蜜源；(8)判断迭代次数是否达到最大值，若达到，则终止迭代，输出目标值最优的个体，该个体即为项目中每位员工在每项任务中投入度的调度结果。本发明具有搜索能力强，生成的调度方案效率高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113902262A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111091304.X
申请日：2021-09-17
Applicant: 南京信息工程大学
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。
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公开(公告)号：CN113780961A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111193476.8
申请日：2021-10-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/08 , G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种多目标烟花算法的低碳疫苗冷链优化配送方法，包括以下步骤：(1)问题信息读取；(2)初始化算法参数；(3)随机生成个体，根据消除车辆约束的解码方式进行解码，并计算其目标向量，区分出可行解与不可行解；(4)部分映射爆炸算子；(5)变异算子；(6)双外部档案协同进化机制；(7)更新种群；(8)选择出下一代烟花后，从中随机选择一个个体，计算该个体与其他烟花的相似度；(9)判断是否达到终止条件，若达到，则终止迭代，输出可行解集。本发明具有较好的收敛性和多样性，求解准确且稳定，并具有良好的可扩展性，适用于求解低碳疫苗冷链配送问题这类约束多目标优化问题。
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公开(公告)号：CN113052537A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110368494.9
申请日：2021-04-06
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于启发式粒子群算法的物流车辆低碳路线规划方法，包括如下步骤：（1）问题信息读取，包括客户的位置坐标和需求重量等；（2）初始化算法参数；（3）计算种群中所有个体的适应度，确定个体极值和全局极值；（4）采用个体多元变异策略对所有个体进行变异；（5）变异后的个体分别与个体极值，全局极值依次交叉产生新个体；（6）更新个体极值和全局极值；（7）基于优先卸货的启发信息对个体极值进行局部搜索；（8）基于种群的相似度对全局极值进行精细化搜索；（9）判断是否达到终止条件，若达到，则终止迭代，输出适应度最优的个体，该个体即为货车的配送服务顺序。本发明具有搜索速度快，搜索能力强，规划路线碳排放量少的优点。
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公开(公告)号：CN111340303A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010155411.3
申请日：2020-03-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于新型混合蛙跳算法的旅行商路线规划方法，(1)问题信息读取，包括各个访问城市坐标和问题规模；(2)初始化算法参数；(3)生成初始候选种群，并计算适应度；(4)采用反向轮盘赌策略选择出进化种群；(5)建立独立最优子群，并根据个体适应度划分子群；(6)分配每个子群的专属全局最优解，对各个子群进行局部搜索；(7)将各子群混洗，增强局部搜索，放回到候选种群，重新选出迭代种群参与下一次迭代；(8)判断迭代次数是否达到最大值，若达到，则终止迭代，输出适应度最优的个体，该个体即为旅行商访问城市顺序。本发明具有搜索速度快，搜索能力强，规划路线短的优点。
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公开(公告)号：CN104077634B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410307479.3
申请日：2014-06-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开一种基于进化多目标优化的主动-反应式动态项目调度方法,主要解决现有调度算法不能同时处理项目开发环境中存在的不确定因素和紧急动态事件的问题。其实现步骤是：（1）初始化。读取任务和软件工程师的属性,定义优化目标,设定约束条件；（2）在项目初始时，采用主动调度方式，基于静态多目标进化算法，同时优化项目的成本、工期和抗风险能力；3）在项目开发过程中，采用由紧急动态事件驱动的反应式重调度方式，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。与传统方法相比，本发明能够提前预测项目中存在的不确定性，也能及时响应紧急动态事件的发生，生成的调度方案具有效率高、抗风险能力强及稳定性优的特点。
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