公开(公告)号：CN115759915A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211381477.X

申请日：2022-11-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 时欣利 ,  王小荷 ,  徐向平 ,  万颖

IPC: G06Q10/0835 ,  G06Q10/047 ,  G06Q10/0631 ,  G06N7/01 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/047 ,  G06N3/092 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制和深度强化学习的多约束车辆路径规划方法，首先，建立基于带容量限制和时间窗的车辆路径规划问题的目标函数，以最小成本为每辆车找到一组用户结点不相交的路线，使其能在用户时间窗要求内为用户服务；然后通过建立模型，确定初始参数信息与条件约束；再根据马尔可夫决策过程预测车辆与环境的交互过程；最后通过强化学习方法训练神经网络模型，实现多约束条件下的合理车辆路径规划。本发明考虑到现实问题存在的各种限制，如配送车辆的容量限制、用户对送达时间的要求，合理构建了一种可靠的基于注意力机制的神经网络结构，针对该问题进行训练，合理有效的解决实际问题。

公开(公告)号：CN117668656A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311653185.1

申请日：2023-12-05

Applicant: 东南大学 ,  南京现代综合交通实验室

Inventor： 时欣利 ,  曹进德 ,  王小荷 ,  陈凯 ,  徐向平

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于异构图和双通图卷积神经网络的沥青路面车辙预测方法及系统，根据传统的经验模型选择影响沥青路面车辙预测的变量，采集选择变量的历史监测数据，并进行相应的数据清洗；使用GRU配合注意力机制捕获时间序列的长期特征，利用CNN捕获时间序列的短期特征，二者拼接作为节点的嵌入表示；使用关系系数和传递熵来建模多变量之间的相关性依赖；最后使用双通图卷积神经网络去捕获图信号与特征进行训练，获得预测结果。本方法通过变量的预测值来评估沥青路面的未来服役性能的好坏，提高了车辙预测的精度和泛化能力，有助于后期的维护与修缮。