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公开(公告)号：CN118839884A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410782899.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/006 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种铝材连铸车间节能调度优化方法，将分布式异构铝材连铸调度问题抽象成分布式异构零等待流水车间问题，设计了一种求解最小化总延迟时间和总能耗的求解器。本发明提出了一种深度强化学习驱动的蝴蝶优化算法(BOA‑PPO)。蝴蝶算法被用作基本优化框架。传统蝴蝶优化算子和PPO算法相结合，在搜索过程中选择合适的算子。然后，考虑到分布式场景的复杂性，使用8个领域操作来构建局部搜索机制。此外，PPO算法提取进化求解过程中的种群特征，动态选择领域操作，以提高探索能力和搜索效率。最后，根据问题特性提出两个节能策略，用来指导能耗约束下的解的优化。
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公开(公告)号：CN106713482A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710016101.1
申请日：2017-01-10
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于移动车联网的节点自动调节广播信标间隔的方法，根据车辆节点的相对活跃度和邻居车辆节点的相对变化率，计算广播信标间隔的调节尺度，根据调节尺度计算广播信标间隔的值；对比广播信标间隔的值与最大广播信标间隔、最小广播信标间隔，确定下一次广播信标距当前信标广播时刻的时间间隔；将下一次广播信标距当前信标广播时刻的时间间隔设定为计时器的延时值；如果计时器未溢出，则继续延时等待；如果计时器溢出，则触发广播信标机制；获取广播信标数据包。本发明解决了现有技术中无线自组织车联网中车辆节点快速运动引起的邻居节点数量、密度、相对速度的变化，从而导致信标广播间隔调整策略的性能差的问题。
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公开(公告)号：CN116796789A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310725710.X
申请日：2023-06-19
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及一种基于策略梯度的迁徙鸟协同优化方法与集成系统，包括如下步骤：算法种群初始化模块；在本模块中，采用了一种随机初始化方法，用于生成多个随机初始解；迁徙鸟优化算法领飞鸟群模块；在本模块中，针对领飞鸟群中的个体采用基于高斯分布的分布式估计算法优化种群，并将生成的子代解中的次优解定义为分享解，用于进化跟飞鸟群；迁徙鸟优化算法跟飞鸟群模块；在本模块中，设计了一种多策略的学习机制；在本模块中，设计了一种策略选择器和一种网络参数优化器；基于多种群合作协同的更换领飞鸟模块；在本模块中，设计了一种基于破坏重构的更换领飞鸟群规则，领飞鸟群和跟飞鸟群根据其规则进行打乱重组，完成新的种群分配。
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公开(公告)号：CN112672310B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202011407871.7
申请日：2020-12-04
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种正交频分和时分联合的业务信道划分与分配方法，属于车联网中的无线信道分配技术领域。本发明把6个业务信道周期内的信道资源划分为OFDM‑TDMA资源块，并按照节点入网的优先次序把资源块分给节点的方式进行分配。本发明在频域和时域上同时对信道资源进行划分，从而克服了相对于节点数量而言信道资源不足的问题。本发明把划分的业务信道资源块按次序固定分配给接入网络的节点，代替随机竞争过程，避免了因为竞争带来的冲突问题。通过采用本发明中的方法，缩短了大量节点请求接入信道时带来的退等延迟。本发明的方法有效解决了高速密集节点群由于节点密度大和运动速度快带来的无法及时接入信道并快速传输业务数据的问题。
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公开(公告)号：CN112862166A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110112003.4
申请日：2021-01-27
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信号分解的风电功率区间预测组合方法，属于风力发电出力预测技术领域。本发明通过数据预处理、预测区间和子区间合成这三个步骤来实现区间预测组合。本发明的预测模型首先对子分量信号进行朴素贝叶斯点预测，建立利用熵权法加权的核极限学习机和核密度估计组合模型，将点预测误差输入至组合模型中得到预测子区间。最后将各子区间合成，得到最终预测结果。本发明考虑了风电功率信号的非平稳性，在预测前进行信号分解。降低了不平稳信号对于预测精度的影响。本发明针对单一模型的固有缺陷，考虑将不同的模型相结合，一定程度上形成互补，提高预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111405677A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010274734.4
申请日：2020-04-09
Applicant: 兰州理工大学
IPC: H04W74/00 , H04W74/08 , H04W76/34 , H04W76/38 , H04B17/318 , H04B17/382 , H04W48/10
Abstract: 本发明公开了一种无线信道分配方法，涉及无线信道分配技术，包括：基站动作：在无线通信系统中，大规模离线节点快速移动到固定基站附近，突发请求接入基站时，基站广播BEACON消息，节点根据BEACON消息发送接入请求；基站根据密集节点群中的节点对信道的竞争情况判断竞争强度，确定信道竞争模式，并通知节点；节点动作：节点同步竞争模式，预约业务信道；预约成功后再在指定业务信道上完成通信；节点通信结束后释放所占信道；提高业务信道的利用率。本发明的方法有效解决了高速密集节点群由于节点密度大和运动速度快带来的无法及时接入业务信道的问题，固定基站拥有在CCH和SCH多信道上同时工作的能力。
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公开(公告)号：CN109391675A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201810634519.3
申请日：2018-06-07
Applicant: 兰州理工大学
CPC classification number: H04L67/12 , H04L1/1607 , H04W28/02 , H04W40/22 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种应用于WSN的从汇聚节点到传感节点的可靠传输方法，汇聚节点在下发信息前，首先发送对信息抽象后的信息系脉冲Abs；其次，根据汇聚节点到传感节点的路径长度和路由节点能力，以及网络状态，选择“健壮”的节点作为核心节点用来缓存信息；再次，当节点发现数据包丢失时，及时发送丢包请求NACK，向上游核心节点请求丢包；如果上游核心节点多次收到下游节点对同一个数据包的丢包请求，则启动重路由策略克服路径拥堵或者路由空洞问题；最后，传感节点接收到完整的对应于Ads的数据信息后，传感节点反馈状态信息Adv到汇聚节点。本发明解决了无线自组织网络中从汇聚节点向传感节点发送数据包的可靠传输问题。
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公开(公告)号：CN108650629A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810386893.6
申请日：2018-04-26
Applicant: 兰州理工大学温州泵阀工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于无线通信基站的室内三维定位算法，包括：首先，针对在室内场景中，GPS及Wi-Fi设备定位性能较差、覆盖范围有限且频段容易受到干扰等问题，决定采用基于运营商无线通信基站设备对办公室内手持终端进行定位；然后，针对手机终端与通信基站的TOA数据建立误差修正函数，降低了NLOS对定位精度的影响。进而利用TOA的传播时延缩小解的搜索域。最后使用遗传算法对其进行求解。本发明为室内三维定位提供了一种合理、高精度、便捷的解决方案，不仅克服了主流定位技术覆盖广度和深度性能较差的问题，并且更加适应于室内无线通信基站三维定位场景，拥有定位精度高、算简单、收敛速度快等优点。
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公开(公告)号：CN118760068A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410782900.X
申请日：2024-06-18
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于Q‑learning的分布式异构柔性作业车间调度优化方法。该方法基于一种知识驱动的分布估计算法，以最小化总能耗和最大完工时间为目标，求解离散制造中的一类调度问题：分布式异构柔性作业车间调度问题。首先，设计了三种启发式初始化规则，通过混合启发式初始化策略，平衡种群的多样性和算法的收敛性；其次，分别建立三个参数自适应的增量学习模型来生成新解；最后，提出了基于Q‑learning的特征反馈的算子自适应选择策略。其有益效果在于：实验结果表明了本发明的调度优化方法在解决分布式异构柔性作业车间调度问题的有效性和实用性。
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公开(公告)号：CN116739243A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310566782.4
申请日：2023-05-19
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/092 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及制造分布式绿色生产调度技术领域，具体涉及一种深度强化学习驱动的分布式异构零等待流水车间调度优化系统，以最小化交货期总延误时间和总能耗；包括如下步骤：工件序列初始化模块，设计了一种基于随机序列的最优分配规则，用于生成较好的初始解；基于迁徙鸟算法的优化模块，设计了一种改进的迁徙鸟优化算法的框架，用于优化解的性能；深度强化学习驱动的决策模块，将深度强化学习训练的结果嵌入迁徙鸟算法优化模块中，用于操作算子选择；知识驱动的节能模块，根据能源约束下分布式异构零等待流水车间调度问题的特点，设计了一种延长特定机器上工件加工时间的规则，在降低工件的总延误时间的同时，降低了加工能耗。
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