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公开(公告)号：CN118364380A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410528930.8
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N7/01
Abstract: 本申请提供了一种基于基准注意力及贝叶斯更新策略的标签校正方法，涉及标签校正技术领域，该方法为：将目标数据和目标数据初始标签输入预训练分类网络，得到所述目标数据的深层特征和先验概率分布；将所述目标数据、所述目标数据初始标签和所述目标数据的深层特征，输入基于基准注意力机制的噪声样本识别模型，得到标签识别结果，所述标签识别结果表示所述目标数据初始标签是否属于噪声标签；在所述标签识别结果表示所述目标数据初始标签属于噪声标签的情况下，将所述目标数据、所述目标数据初始标签和所述先验概率分布，输入基于贝叶斯更新策略的标签预测模型，得到的校正后标签。
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公开(公告)号：CN116070851A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310034271.8
申请日：2023-01-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种集中充电‑分散换电服务规划方法和系统，包括分析规划区域内换电站和充电站交互运营模式，确定充电站的电池赤字和精确近似函数；根据所述电池赤字和所述精确近似函数计算充电站需要配备的电池数和换电站的电池订购点；以换电站和充电站交互运营的总成本为目标函数，基于所述目标函数建立决策充电站选址和换电站的订购量的优化模型。本发明在换电需求量较大区域可大量布局换电站，保证换电服务的可得性，且能够减少电网冲击。
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公开(公告)号：CN115870345A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310075993.8
申请日：2023-02-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种考虑不确定轧制时间的热轧调度方法和系统，涉及自动控制技术领域，包括如下步骤：S1、基于轧制相邻的板坯之间的宽度、厚度和硬度差异的总惩罚构建目标函数；S2、基于板坯的轧制时间分布的不确定构建所述目标函数的约束条件；S3、基于所述约束条件对所述目标函数进行求解，且根据求解的结果确定调度方案；通过考虑板坯轧制时间的不确定性，利用有限的概率分布信息，确定板坯的轧制顺序和每块板坯的轧制时间，在轧制时间波动较大情况下，能够利用有限的概率分布信息，给出具有很好鲁棒性的可行调度方案，避免未考虑前一生产过程中不确定的延迟的影响，提升了调度效率，降低了板坯之间存在的宽度、厚度和硬度差异而造成的成本损耗。
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公开(公告)号：CN111766785A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010663324.9
申请日：2020-07-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种最小化期望提前和拖期费用的多机调度方法，属于机器调度技术领域；以工件顺序和交付期为决策变量，并考虑了多机器的情况。对于具有对称费用结构的单机和相同多机问题，给出了最小方差优先(SVF)的调度方法并根据该规则设计了贪心算法。对于一般费用结构的问题，给出了等价二阶锥规划模型；为了实现更高效的求解，针对其中的两机问题提出了基于模函数特性的启发式调度方法，针对多机问题提出了一种变邻域的方法。本发明所提出的方法考虑加工时间的不确定性，使决策更加符合实际情况，实用性更强，降低了决策成本；能够比较快速的求出精度很高的解，非常适合求解大规模的问题，可以为实际的调度问题提供决策。
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公开(公告)号：CN111582581A
公开(公告)日：2020-08-25
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113408906B
公开(公告)日：2022-09-23
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：CN112949948A
公开(公告)日：2021-06-11
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：CN111651899A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010600476.4
申请日：2020-06-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑用户选择行为的换电站鲁棒选址定容方法和系统，其中方法包括：基于多项Logit模型建立用户选择行为模型，构建选址模型，等价转化形成SOCP约束；采用分布鲁棒优化方法处理不确定参数，表达满足预设服务水平的最少电池数，等价转化形成SOCP约束；表达满足预设服务水平的最少换电机器人数，等价转化形成SOCP约束；结合SOCP约束和收益最大化的目标函数，以MISOCP模型为基础构建换电站分布鲁棒选址定容模型；调用求解器进行求解，得到换电站的选址定容结果。通过本发明的技术方案，综合考虑用户选择行为和不确定性，同时实现利润最大化，提高了选址建站及定容的科学性。
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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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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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