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公开(公告)号：CN118938999A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411005423.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 东南大学 , 北京京航计算通讯研究所
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提出了一种无人机集群通信与决策针对链路动态性的智能目标任务分配方法，以应对链路动态性带来的挑战。随着无人机网络结构日趋复杂，链路的不稳定性对智能体间的交互稳定性造成影响。本方法通过分组、分层策略，将受动态性因素影响的任务迁移给其他智能体，减少任务接收次数，降低动态性因素传播风险，更好更智能地完成目标任务分配工作。具体操作包括将无人机建模为智能体，将不同层次的无人机群建模为网络层，对智能体任务进行三类分组，并根据智能体接受和任务完成的风险与成本，选择迁移智能体。与传统集中式任务迁移方法相比，本发明有效减轻了动态性因素影响，提高了任务完成率。
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公开(公告)号：CN118966646A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411005417.7
申请日：2024-07-25
Applicant: 东南大学 , 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06Q10/0631 , G06N5/04 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种针对无人机群中辅助任务不确定到达时间特性的任务目标分配方法，以解决大规模混杂智能无人机群体面对周期性到达的辅助任务决策时的局部最优性问题。在高动态博弈场景中，智能无人机群体需要执行的任务分为主要任务与辅助任务，辅助任务完成可以对主要任务起辅助作用，降低其执行时间。面对实际对抗环境中辅助任务的到达时间与影响范围不确定的情况，提出以下方法。首先，该方法构建任务之间的注意力模型为任务计算特征向量；其次，任务的到达时间等属性结合构建智能体和任务之间的注意力模型；最后，使用分层强化学习的方法对任务进行分配处理。本方法加快了任务整体的完成时间，提高了系统的存活率。
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公开(公告)号：CN119130050A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411246900.4
申请日：2024-09-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种适用于复杂任务场景的多智能体目标分配方法，属于智能体集群技术领域；方法包括：在复杂任务场景下，定义智能体集群目标分配行为、优化目标，建立智能体集群目标分配问题的数学模型，并定义约束；将智能体集群目标分配问题拆分为多智能体行为设计问题和任务分配问题；针对多智能体行为设计问题，通过对场景环境进行有序分割，在每个分割后的子区域内，分别寻找近似最优的路径；针对任务分配问题，通过估计不同任务分配策略所带来的目标分配增益，选择产生最大目标分配增益的任务组合进行任务分配。本发明提供的策略方法可以取得接近最优的目标分配增益，有效地在目标分配效果与计算效率之间达成平衡。
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公开(公告)号：CN113112361B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202110361436.3
申请日：2021-04-02
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q40/04 , G06Q10/0635 , G06F16/245 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种大宗商品交易中的监管主体联盟形成方法与系统，用于大宗商品电子商务交易背景下，对交易中存在的风险形成具体的监管任务，为执行监管任务形成可提供稳定高效监管资源的监管主体联盟，根据大宗商品交易中单笔交易的基本信息与所需监管服务类型形成监管任务，通过学习历史风险交易事件建模监管资源及监管主体；针对具体的监管任务根据资源匹配求解任务分配问题，寻找可执行该任务且监管收益最高的监管主体，所有监管主体协作执行监管任务即可视为一个监管联盟，以达到对交易中风险事件执行监管以降低损失的目的。
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公开(公告)号：CN118115041A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410317009.9
申请日：2024-03-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F21/62 , G06F18/2337
Abstract: 本发明提供了一种带有隐私保护的多重产业链网络中企业收益评估方法，可在保护敏感数据的前提下，获得多重产业链中各企业的收益值。首先，依据企业供应、合作和竞争关系将产业链分为三层网络，其中供应和合作层有企业联盟，联盟内部可以共享敏感数据，竞争层没有联盟，只共享公开数据；然后，为了挖掘企业收益特征，对有联盟层使用模糊聚类和水平联邦学习，对无联盟层基于共享数据使用模糊聚类，结果用隶属度矩阵表示；最后，聚合三个网络层的隶属度矩阵获得企业总隶属度矩阵，并训练TSK型模糊推理规则，得到企业收益评估模型。本发明仅在联盟内部使用敏感数据，可以实现最大限度地利用已知信息并且保护数据隐私，同时达到准确预测企业收益值的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116820446A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210552480.7
申请日：2022-05-24
Applicant: 广州博通信息技术有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种同时满足多个任务的工业软件组件装配构建方法。本方法考虑到实际的工业环境中会存在多个任务具有相似或重叠的功能需求的特征，将多个任务进行打包，然后基于该打包的批量任务对工业软件组件进行装配，从而构建一个工业软件系统用于执行该批量任务。该方法相比以往的针对单一任务的工业软件组件装配构建方法，由于考虑到了多个功能需求相似或重叠的任务的同时执行，从而使得工业软件组件在执行这些任务的时候可以复用相似任务的执行结果，避免了多个任务的相似或重叠内容的重复执行的成本浪费，因此最终可以有效地降低执行批量任务的总成本。
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公开(公告)号：CN116776963A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310637974.X
申请日：2023-05-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了针对对抗场景下不确定性辅助任务的分层强化学习方法。首先进行上层的任务分配阶段，智能体先获取全局环境信息，然后提取出其中对自身重要的辅助任务信息，再基于此提取出重要的主要任务信息，最后结合其它智能体的信息学习出任务分配策略；然后进行下层的任务执行阶段，智能体先根据分配结果构建专属子环境，然后在子环境内学习出任务执行顺序，最后执行具体动作。本专利提出的分层强化学习算法可以更高效地帮助多智能体系统学习如何执行不确定辅助任务，通过先学习上层的多智能体不确定辅助任务分配策略，再学习下层的单智能体不确定辅助任务执行策略，分别解决不确定辅助任务对群体和个体的影响，可以有效降低问题的复杂度。
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公开(公告)号：CN116776180A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310633896.6
申请日：2023-05-31
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/2337 , G06F18/2323 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种适用于多重产业链的企业协作团体发现系统及方法，其中系统包括企业特征提取模块和多视图聚类模块，企业特征提取模块通过非负矩阵因子分解技术实现；多视图聚类模块包含固有特征和拓扑特征的两类可见‑隐形视图的加权整合、基于个体的空间拓扑关系以及通过模糊划分得到的个体的从属模式趋向的多视图学习约束。本发明可同时挖掘企业两类可见‑隐形视图信息，包括固有特征视角特有(可见的)和共享(隐形的)信息，以及企业连接关系带来的拓扑特征视角特有(可见的)和共享(隐形的)信息，并完成了两类视角的合作学习，获得较好的企业协作团体发现结果。
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公开(公告)号：CN116520887A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310640306.2
申请日：2023-05-31
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种混杂多无人机集群结构自适应调整方法，通过设计一种特殊类型的状态编码器，将异构无人机不同维度的属性和能力汇聚到同一维度，降低了解空间的维度，再使用基于强化学习的集群聚类算法融合处理后的多维异构性数据，学习全局调整策略，调整集群结构并重构网络。该状态编码器的技术核心是为每类无人机单独训练一套神经网络，对每类无人机不同维度的属性和能力做特殊处理，从而更好地反映出异构无人机之间的差异性。本发明在混杂情境下能够汇聚每类无人机不同维度的特征，有效地解决了多维异构性数据融合的问题，提高了混杂多无人机集群的稳定性和效率。
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公开(公告)号：CN113111935A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110372411.3
申请日：2021-04-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种大宗商品电子商务市场中基于交易数据实时聚类的相同交易主体判定方法，所述方法用于判断两个交易主体是否为相同交易主体，所述方法包括：对于实时到来的交易数据基于交易品种、交易时间和交易规模进行实时聚类；基于聚类结果中相同簇中的相似交易比例获得两个交易主体的交易相似度；若所述交易相似度大于相似度阈值，则判定所述两个交易主体是同一交易主体，本发明解决了传统的基于交易主体的注册信息判定相同主体的方法难以应用在大宗商品跨平台交易情景的问题，有效利用交易信息，聚集相似交易，实现从相似交易角度进行相同主体判定。
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