公开(公告)号：CN118410234A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410456216.2

申请日：2024-04-16

Applicant: 华东理工大学

Inventor： 朱松浩 ,  赵芝芸 ,  王梦灵 ,  江燕 ,  赵勇 ,  陈烈 ,  韩聪 ,  周亮

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06Q50/14 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及一种多景点参观路线规划方法及装置，方法应用于服务端且包括：接收客户端发送的游客用户的当前位置、游客用户对各景点主题的打分和各参观模式的优先级；获取各景点的当前人流量；确定游客用户从当前位置到达各景点所需的时间，即各景点的时间参数；预测各景点在游客用户到达各景点时的人流量，作为各景点的人流量参数；确定游客用户对各景点的兴趣匹配度；规划用于参观各景点的参观路线；将参观路线发送至客户端，以使游客用户根据参观路线参观各景点。本发明的多景点参观路线规划方法及装置，完全基于用户导向，实时灵活地为游客用户规划出一条合理的参观路线。

公开(公告)号：CN119228045A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411318147.5

申请日：2024-09-20

Applicant: 华东理工大学

Inventor： 黄树峰 ,  王梦灵 ,  陆潜慧 ,  江燕 ,  陈烈

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/067 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/092 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明涉及一种面向智慧工厂的多AGV强化学习调度方法，包括：步骤S1，获取工厂真实环境信息，搭建面向智慧工厂的送料仿真环境；步骤S2，从所述送料仿真环境中获取小车实时数据和任务实时数据，构建马尔可夫决策模型，设定以工位重要度高且任务完成时间少为优化目标的奖励函数；步骤S3，搭建Actor‑Critic深度强化学习算法框架，基于所述奖励函数进行训练，得到最终AGV调度策略。本发明收敛速度较快，训练难度较小，且对实时性要求不高。