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公开(公告)号：CN115130870A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210769580.5
申请日：2022-06-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车焊装产线的价值评价方法，包括：获取新能源汽车焊装产线的四种评价指标；四种评价指标包括设计环节评价指标、装配环节评价指标、配件供应环节评价指标和运维环节评价指标；将评价指标作为第一遗传算法的初始化种群，基于第一遗传算法的种群各个体适应度最大化和指标重要度获取与四种评价指标对应的目标权重约束表达；通过第二遗传算法对目标权重约束表达进行全局搜索，获得多个第一权重；通过第一梯度投影法对多个第一权重进行局部搜索，获得目标权重；根据目标权重和评价指标，获得新能源汽车焊装产线的评价值。采用优化算法确定评价指标的目标权重，满足了用户个性化定制需求。
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公开(公告)号：CN111367247B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010207789.3
申请日：2020-03-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种自动化铸造混流生产线产能优化方法，包括：获取待生产工件种类与同待生产工件种类对应的待生产总数量；通过并行混沌优化算法获取单次生产批次中的工件种类、单次生产批次的数量集工序和单次生产批次的工件生产最大数量。将总生产任务分批次进行生产，使用并行混沌优化算法(MPCOA)分别对批次内生产的工件数量和对应工件数量的工序加工顺序进行了优化，通过合理分配批次内生产的工件数量并合理安排工序的加工顺序，保证了生产批次内的生产效率，从而有效优化了生产线的整体产能。
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公开(公告)号：CN110288126A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910463708.3
申请日：2019-05-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人铸造生产线产能优化方法，所述方法包括以下步骤：S1、获取机器人铸造生产线上工序的相关参数并设置工段个数；S2、设置工序分布方案数量并利用混沌序列产生变量，同时将变量映射到对应工序编号中，然后设置约束条件并将工序分布于设置的工段中，得到工序分布方案；S3、构建机器人铸造生产线的双目标优化模型；S4、将多种工序分布方案分别代入机器人铸造生产线的双目标优化模型中并计算最优解。本发明通过将现有工序合理分配到设定的各个工段中，并利用设置的双目标优化模型计算出平衡率尽可能大的同时平滑性指数尽可能小的工序分布方案，使得生产线上各个工段负荷最大限度的均衡，提高了生产效率，实现了生产线的产能优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115357022B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202211034787.4
申请日：2022-08-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/246 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的越野车三维路径规划方法，构建一个基于价值的越野车三维路径规划的深度卷积神经网络模型，以最优动作价值函数为学习目标，构建随越野车移动的动态全局地图作为观测输入，设计综合考虑路程和能耗的奖励函数，根据目标距离设计深度强化学习的探索策略，最后结合探索策略和奖励函数对深度卷积神经网络模型进行端到端的训练，以使越野车从起点到终点的行驶过程中获得的奖励最大，实现越野车的三维路径规划。采用上述方法规划出的越野车三维路径，综合考虑了路程和能耗，在探索过程中可以兼顾方向性和随机性，为三维地图中的越野车规划出路程和能耗折中的节能路径。
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公开(公告)号：CN114819714B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210546495.2
申请日：2022-05-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/126 , G06N7/08 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种面向个性化定制的全域价值链生态资源配置优化方法，包括：将全域价值链生态资源划分为四个子环节；设置约束条件；建立全域价值链生态资源配置目标函数；通过模糊层次分析法与群决策理论计算得出时间指标、成本指标和质量指标各自对应的权重系数；采用混沌遗传优化算法从多组候选解中选取最优生态资源配置结果。将时间指标、成本指标、质量指标作为求解的优化目标，结合个性化定制全域价值链生态资源配置在研发设计、生产制造、运维服务、配套设备供应四个环节上的约束信息，针对不同优化目标，得到不同的模糊判断矩阵，使用群决策加权的形式得出最终的评价指标权重值，通过混沌遗传优化算法，迭代得出最终优化方案。
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公开(公告)号：CN116992775A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311042608.6
申请日：2023-08-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种分布式加工与配送协同优化方法，包括：将加工车间信息、配送车辆信息、车库信息和加工任务信息作为决策变量并构建目标函数；通过并行混沌优化算法对目标函数求最优解；其中，目标函数为最小化加工与配送的总完成时间；并行混沌优化算法包括：采用三行向量对每个解进行编码；对每个解赋予可行的初值，生成若干个初始解并组成初始种群，获取每个解对应的总完成时间；按总完成时间从小到大的顺序对解进行排列，分为精英解和父代解；对每一个父代解与随机的一个父代解进行混沌交叉操作；对父代解进行精英学习变异操作；执行迭代操作；输出总完成时间最小对应的解。以加工与配送的总完成时间为优化目标，有效提升了整体效率。
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公开(公告)号：CN114819714A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210546495.2
申请日：2022-05-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向个性化定制的全域价值链生态资源配置优化方法，包括：将全域价值链生态资源划分为四个子环节；设置约束条件；建立全域价值链生态资源配置目标函数；通过模糊层次分析法与群决策理论计算得出时间指标、成本指标和质量指标各自对应的权重系数；采用混沌遗传优化算法从多组候选解中选取最优生态资源配置结果。将时间指标、成本指标、质量指标作为求解的优化目标，结合个性化定制全域价值链生态资源配置在研发设计、生产制造、运维服务、配套设备供应四个环节上的约束信息，针对不同优化目标，得到不同的模糊判断矩阵，使用群决策加权的形式得出最终的评价指标权重值，通过混沌遗传优化算法，迭代得出最终优化方案。
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公开(公告)号：CN111367247A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010207789.3
申请日：2020-03-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种自动化铸造混流生产线产能优化方法，包括：获取待生产工件种类与同待生产工件种类对应的待生产总数量；通过并行混沌优化算法获取单次生产批次中的工件种类、单次生产批次的数量集工序和单次生产批次的工件生产最大数量。将总生产任务分批次进行生产，使用并行混沌优化算法(MPCOA)分别对批次内生产的工件数量和对应工件数量的工序加工顺序进行了优化，通过合理分配批次内生产的工件数量并合理安排工序的加工顺序，保证了生产批次内的生产效率，从而有效优化了生产线的整体产能。
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