公开(公告)号：CN109657122B

公开(公告)日：2020-10-20

申请号：CN201811500188.0

申请日：2018-12-10

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 万良田 ,  张凯源 ,  于硕

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于学术大数据的学术团队重要成员识别方法，从度中心性、H因子以及学术年龄的角度识别团队领导者，并首次使用基于PageRank方法的DHRank模型来评估并标记团队关键成员。为了合理地进行团队聚类，本发明在进行以领导者为中心的基于最短路径的团队聚类后，使用基于团队规模比较和领导者H因子比较的方法来对聚类结果进行了进一步的完善，有助于提高后期使用DHRank模型识别关键成员的结果的准确性。相比其他方法，本发明提出的方法在发现有影响力学者方面更加准确，并且拥有更低的运算时间复杂度。本发明提供了学术团队中识别领导者和关键者的一种新方法，为学术网络中的团队科学研究提供了一种新的解决方案。

公开(公告)号：CN111182495A

公开(公告)日：2020-05-19

申请号：CN201911353266.3

申请日：2019-12-25

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 宁兆龙 ,  董沛然 ,  王小洁 ,  张凯源 ,  孙守铭

IPC: H04W4/40 ,  H04W28/08

Abstract: 本发明公开了一种5G车联网部分计算卸载方法。本发明协同考虑运营商的利益和用户的激励兼容性和个人理性，对计算卸载的传输开销和计算开销进行建模，以最大化运营商和用户的整体效用为目标描述优化问题。该优化问题分为三个子问题。为了最小化传输延迟开销，本发明利用双边匹配算法求解最优信道分配策略。进而通过凸优化获得最优卸载比率。最后，本发明构建非合作博弈来决定边缘计算服务定价，该定价机制在最大化整体效用的同时，确保了用户的个人利益，实现了用户与运营商之间的均衡。本发明提供了5G车联网下部分计算卸载的一种新方法。

公开(公告)号：CN111124647A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911354245.3

申请日：2019-12-25

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 宁兆龙 ,  张凯源 ,  王小洁 ,  董沛然 ,  孙守铭

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明属于车辆交通技术领域，提供了一种车联网中的智能边缘计算方法，构建具有计算和缓存能力的层次化VEC系统服务框架，联合考虑车辆—服务器计算卸载策略、服务器—服务器任务卸载策略和服务器—车辆任务下载策略建立系统时延最小化目标函数；寻找优化函数上确界并分解成路边节点—路边节点部分以及车辆—路边节点部分；求解两部分并获得目标函数最优解；最后，根据最优解由系统控制中心向车辆和路边节点发送信号，进行计算卸载和内容下载。本发明的方法在复杂车流状况下最小化车辆应用的执行时间，考虑到实际情境中用户数据隐私性，本发明采用在线的方式实时处理用户请求，更加适用于车联网中的高动态的拓扑变化和实时性的资源分配。

公开(公告)号：CN110213796B

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN201910448363.4

申请日：2019-05-28

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 宁兆龙 ,  张凯源 ,  王小洁 ,  董沛然 ,  孙守铭

IPC: H04W28/02 ,  H04W28/16 ,  H04L29/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种车联网中的智能资源分配方法，将人工智能算法应用于解决车辆网中的资源分配问题，从而最大化网络运营商的收益。具体地，建立基站——路边节点联合车辆边缘计算和缓存资源调度框架为车辆分配请求的资源；结合运营商收入和用户体验质量建立网络运营商收益函数评估资源分配问题，建立联合优化问题最大化网络运营商收益；通过深度强化学习求解上述联合优化问题，得到智能化的任务调度和资源分配方案，并将得到的方案布置在智能化控制系统中，对车辆请求和服务器资源进行智能化的调度和安排。本发明的车联网中的智能资源分配方法能够在考虑用户体验的同时，最大化网络运营商收益，为人工智能在实际化应用提供了一个新的思路和角度。

公开(公告)号：CN111182048A

公开(公告)日：2020-05-19

申请号：CN201911353245.1

申请日：2019-12-25

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 宁兆龙 ,  孙守铭 ,  王小洁 ,  张凯源 ,  董沛然

IPC: H04L29/08 ,  H04W4/40 ,  H04W4/44 ,  H04W4/46 ,  H04W4/70 ,  H04W84/18 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于区块链使能的群智感知的智能交通管理方法，引入区块链、群智感知、边缘计算和5G技术建立终端-边缘-远端管理三层智能交通管理框架；对交通管理的安全性、延迟以及用户效用进行抽象并建立最大化交通管理安全性和用户效用以及最小化交通管理延迟的多目标优化模型；将上述多目标优化模型分解为三个子模型，分别是区块链优化、车辆任务计算以及基站子信道分配；设计基于深度强化学习的方法求解区块链优化子模型；利用分布式交替方向乘子法求解车辆任务计算子模型；设计双边匹配算法解决基站的子信道分配子模型。本发明提出了一种新的智能交通管理系统，为设计安全、高效、可行的智能交通管理系统提供了一种新的解决方案。