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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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公开(公告)号：CN105929690A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610281979.3
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于分解多目标进化算法的柔性车间鲁棒调度方法,(1)读取柔性作业车间的作业和机器属性等输入信息；定义优化目标，设定约束条件；(2)初始化算法的参数；(3)确定每个子问题的邻域，产生初始父代群体，从初始群体中确定出所有的Pareto非支配解构成外部存储器；(4)生成子代群体。进行交配选择，采用自适应变异算子和基于修复的交叉算子繁殖子代个体，并更新外部存储器；(5)利用生成的子代群体对各子问题的当前最优个体进行更新，构成新的父代群体；(6)判断个体目标评价次数若达到最大，则输出外部存储器，即一组Pareto非支配的柔性作业车间调度解；未达到则跳转至(4)。本发明快速高效地实现柔性作业车间中的调度任务。
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公开(公告)号：CN109193181A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811036563.0
申请日：2018-09-06
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种与滤波器和功分器集成的四单元微带天线阵列，包括依次相连的四单元微带天线阵列、微带一分四功分器和微带滤波器。本发明的四单元微带天线阵列，将微带天线单元组成四单元微带天线阵列来提高增益，通过微带一分四功分器来给四单元微带天线阵列进行馈电，并采用同轴线馈电的方法，既降低了损耗、增大了微带天线单元间的隔离度，又增大了四单元微带天线阵列的带宽，在微带一分四功分器的输入端连接一个微带滤波器，使得天线阵列能够稳定地工作在2.4-2.5GHz的频段，有着较强的实用性。
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公开(公告)号：CN107905594A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711322757.2
申请日：2017-12-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供的升降横移式立体车库控制系统，包括：显示屏，连接控制装置，用于车主输入停车或取车的指令；控制装置，连接执行装置、监控装置，用于向执行装置发送执行信号，并向监控装置发送监控信号；执行装置，包括用于实现载车板上下移动的升降传动机构和用于实现载车板的左右移动的横移传动机构；检测装置，连接控制装置，包括沿载车板边缘设置的多个限位开关；监控装置，用于获取立体车库的图像信息并在显示屏进行显示；保护装置，连接控制装置，包括急停按钮、阻车机构和载车板固定机构。本发明实现了车主自助完成停车或取车工作，快捷方便。
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公开(公告)号：CN107563555A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710784140.6
申请日：2017-09-04
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供的基于Q学习memetic算法的动态多目标软件项目调度方法,包括如下步骤：(1)读取输入信息；定义优化目标，设定约束条件；(2)初始化算法的参数；Q学习中的智能体感知项目环境中的初始状态；确定静态多目标memetic算法中的全局和局部搜索策略；(3)在项目初始时，产生初始调度方案，并产生一回报值；(4)在项目实施过程中，采用重调度方式；智能体感知项目环境的当前状态，依据回报值更新状态-动作对表中的Q值，基于选择机制确定动态memetic算法中的全局和局部搜索策略；基于动态memetic算法在新环境中产生新的调度方案，并产生一回报值。本发明能够学习项目环境的特征，快速高效地实现软件项目中的动态调度任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104268722B
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201410558669.2
申请日：2014-10-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/06
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。
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公开(公告)号：CN101774345A
公开(公告)日：2010-07-14
申请号：CN201019026079.4
申请日：2010-02-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: B60K6/36
Abstract: 本发明涉及一种耦合器，尤其涉及一种即混合动力汽车耦合器，混合动力汽车耦合器，包括输入轴、输出轴、激波盘、第一传力盘、第二传力盘、活齿、销轴、固齿、端盖，所述的激波盘固定连接在输入轴上，激波盘的两侧布置传力盘，传力盘的外侧布置端盖，活齿通过销轴固定连接在传力盘与传力盘之间，并与激波盘啮合，固齿设置在两个端盖之间，固齿的内齿与活齿啮合，输出轴与第一传力盘连接，输入轴与输出轴中心轴线重合。耦合器的输出转速作为金属带的输入，通过金属带的无级变速，最终使车辆处于最佳的运行状态。该装置的特点就是结构紧凑、噪音低、传动扭矩大，传动精度高、制造成本低。这些特点对电动汽车对耦合装置的要求非常符合。
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公开(公告)号：CN105929690B
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201610281979.3
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于分解多目标进化算法的柔性车间鲁棒调度方法,(1)读取柔性作业车间的作业和机器属性等输入信息；定义优化目标，设定约束条件；(2)初始化算法的参数；(3)确定每个子问题的邻域，产生初始父代群体，从初始群体中确定出所有的Pareto非支配解构成外部存储器；(4)生成子代群体。进行交配选择，采用自适应变异算子和基于修复的交叉算子繁殖子代个体，并更新外部存储器；(5)利用生成的子代群体对各子问题的当前最优个体进行更新，构成新的父代群体；(6)判断个体目标评价次数若达到最大，则输出外部存储器，即一组Pareto非支配的柔性作业车间调度解；未达到则跳转至(4)。本发明快速高效地实现柔性作业车间中的调度任务。
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公开(公告)号：CN104392317A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410681051.5
申请日：2014-11-24
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06Q10/103 , G06N3/126
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。
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公开(公告)号：CN104077634A
公开(公告)日：2014-10-01
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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