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公开(公告)号：CN112258251B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202011294838.8
申请日：2020-11-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰色关联的电动汽车换电需求的集成学习预测方法及系统，包括：构建数据集并进行预处理，将预处理后的数据集分为训练集和测试集；选择k个基学习器，采用交叉验证方式让每个基学习器对训练集的样本进行训练并预测；对于测试集中的每一个输入样本，通过灰色关联分析选择其最佳相似日训练集；根据各基学习器在最佳相似日训练集中的预测结果，建立预测偏差最小化优化模型，并采用带正则化系数的L1范数作为正则项；基于优化模型求解得到各基学习器的权重系数，进而得到集成预测器；基于集成预测器得到集成学习预测结果。本发明能够有效降低预测偏差，对于随机波动性大的数据具有更好的预测效果，能够更加适应实际中获取的数据集。
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公开(公告)号：CN112949948B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110470067.1
申请日：2021-04-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车分时段换电需求区间预测的集成学习方法及系统，包括：将预处理后的数据集分为训练集和测试集；选择k个基学习器，采用交叉验证方式让每个基学习器对训练集的样本进行训练并预测；对测试集中的每一个输入样本，通过灰色关联分析选择该输入样本的最佳相似日训练集；根据各基学习器在最佳相似日训练集中的预测结果，建立满足一定覆盖率的区间宽度最小化的优化模型，并采用带权重系数的L1范数作为正则项；基于优化模型求解得到的集成预测器的所需要的权重系数，得到集成预测器，基于集成预测器得到集成学习预测结果。本发明能够在满足一定覆盖率的基础上有效降低预测区间宽度，并且有较快的求解速度。
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公开(公告)号：CN113408906A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110690646.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高速列车停站方案与客流分配的联合优化方法，包括：考虑乘客出行需求的不确定性，基于条件概率的不确定性集描述乘客出行需求；基于不确定性集，构建两阶段鲁棒优化模型；其中，以列车停站方案作为第一阶段决策变量，以客流分配作为第二阶段决策变量；将两阶段鲁棒优化模型进行分析及等价转化，简化不确定性集；采用行列生成算法对转化后的两阶段鲁棒优化模型进行求解；其中，采用KKT条件的精确求解方法和近似求解方法求解行列生成算法中的子问题。本发明考虑乘客出行需求的不确定性，使决策更加符合实际情况，实用性更强；子问题近似求解方法可以快速的求出高精度的解，可以为实际的高速列车停站方案及客票分配提供决策依据。
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公开(公告)号：CN113052402A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110468685.2
申请日：2021-04-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/02 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06K9/62 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车光伏充电站网络的分时段联合定价方法及系统，包括：对每个充电站的经纬度信息进行聚类，获得n个聚类中心；将N个充电站视为用户需求中心，将n个聚类中心视为充电网络充电站，构建实验用充电网络；通过用户选择模型描述用户在不同时间选择充电网络中某一个充电站的充电行为，通过随机鲁棒优化方法处理光伏随机发电量，通过多充电站定价模型为城市中的多个充电站分别制定不同时间段的充电价格；定价模型的等价二阶锥规划模型描述用户和充电站两者的行为，根据提出的两阶段启发式算法求解定价模型。本发明合理分配充电站的光伏资源，避免充电站资源的浪费，提升用户充电体验，最大化充电站网络综合收益。
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公开(公告)号：CN118446613A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410553484.6
申请日：2024-05-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0835 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标深度强化学习的取送货顺序预测方法，针对考虑同时取送货的配送顺序预测模型，提出一种多目标深度强化学习框架，用于解决即时配送平台中同时取送货、多订单下的配送顺序预测问题，框架结合了两个深度强化学习网络，能够有效地进行多目标决策，以优化配送路径，并且方案中还结合考虑骑手偏好与配送总路径最短的规则进行预测，综合考虑了骑手的特征和偏好，兼顾了配送路径总路程最短和提高骑手满意度两个方面，使得生成的配送路径更加符合骑手的实际需求，提高了配送效率和骑手满意度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111582581B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010383239.7
申请日：2020-05-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑随机交通流量偏移的电动汽车换电站鲁棒选址方法，包括：获取运输网络所对应的OD对集合和选址点集合；根据OD对集合生成路径，并根据线性衰减函数表示路径需求截获比例；利用不确定分布函数集合建立DR‑DFRL模型；通过增加虚拟节点对运输网络进行扩展；基于扩展网络，以选址决策、路径选择决策和服务单个用户收益决策为决策变量，重构DR‑DFRL模型；利用外部估计算法求解DR‑DFRL模型，求解过程中迭代加入约束条件，得到符合约束条件的决策变量最优解。通过本发明的技术方案，同时考虑用户路径选择行为和需求不确定性，使决策更加符合实际运营情况，实用性更强，降低了决策风险，且可实现高效求解。
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公开(公告)号：CN112258251A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011294838.8
申请日：2020-11-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰色关联的电动汽车换电需求的集成学习预测方法及系统，包括：构建数据集并进行预处理，将预处理后的数据集分为训练集和测试集；选择k个基学习器，采用交叉验证方式让每个基学习器对训练集的样本进行训练并预测；对于测试集中的每一个输入样本，通过灰色关联分析选择其最佳相似日训练集；根据各基学习器在最佳相似日训练集中的预测结果，建立预测偏差最小化优化模型，并采用带权重系数的L1范数作为正则项；基于优化模型求解得到的各基学习器的权重系数，得到集成预测器，基于集成预测器得到集成学习预测结果。本发明能够有效降低预测偏差，对于随机波动性大的数据具有更好的预测效果，能够更加适应实际中获取的数据集。
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公开(公告)号：CN114493098B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202111567503.3
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及区块链技术与电动汽车充电调度技术领域，具体涉及一种基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导方法和系统。电动汽车用户向充电平台提交充电需求参数，区块链系统通过商业地图接口获取用户与各充电站的距离，形成电动汽车用户可达充电站集合和距离矩阵。由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合，并将计算数据通过共识机制储存到区块链系统当中。本发明通过结合区块链技术，引入公平度指标，限制单桩收益的波动程度，通过用户选择模型和有序充电引导模型为用户提供充电站集合，保障充电站运营商收益分配的公平性，提高用户充电效用。
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公开(公告)号：CN117829552B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410239420.9
申请日：2024-03-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/126
Abstract: 本申请提供了一种基于赛汝生产调度的鲁棒优化方法、装置和设备，涉及赛汝生产技术领域，该方法包括：创建初始化赛汝种群，将初始化赛汝种群划分为赛汝调度子代种群和赛汝构造子代种群；通过强化学习模块获取状态空间信息，输出动作空间信息；根据动作空间信息，以最小化产品批次加工时间最坏情况下的最大完工时间为优化目标，对赛汝调度子代种群和/或赛汝构造子代种群进行种群进化；根据进化后的结果，计算奖励值；根据奖励值，更新强化学习模块；重新获取状态信息，以利用新的动作空间信息重新进行种群进化，直至目标函数收敛，将赛汝调度子代种群和赛汝构造子代种群的最优解，确定为赛汝生产调度的最优方案。
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公开(公告)号：CN118153853A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410197368.5
申请日：2024-02-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06Q10/1093
Abstract: 本发明公开了一种电商服务多技能人员的鲁棒排班和调度方法及系统，涉及电商服务领域。包括基于同时最小化排班费用和加权因未服务客户产生的惩罚费用构建多技能人员排班数学模型；基于因未服务客户产生的惩罚费用构建多技能人员调度数学模型；分析多技能人员调度数学模型得到客户不确定到达人数的模糊集合；利用模糊集合将多技能人员调度数学模型转化为确定问题；显式表示客户不确定到达人数的极值点；基于多技能人员调度数学模型转化的确定问题，以及显式表示的客户不确定到达人数的极值点，将多技能人员排班数学模型转化为等价形式的混合整数规划问题后进行求解；能够将更加复杂的鲁棒优化问题建模成可解的确定模型。
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