公开(公告)号：CN117455139A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311215931.9

申请日：2023-09-19

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  姚铖滨 ,  陈文言

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于多种群协同人工蜂群算法的最佳员工任务分配方法，包括如下步骤：读取项目的输入信息，定义优化目标，设定约束条件；针对项目新技能需求，设计新技能学习机制，并调用所发明的多种群协同人工蜂群算法MCABC求解调度方案；判断是否发生动态事件，若发生；则通过MCABC算法重新确定当前重调度时刻的最优调度方案并执行；判断项目任务是否完成，若未完成则重复判断是否发生动态事件直至项目任务全部完成，调度结束。本发明设计了一种新技能学习机制，将目标值和相似度双指标均较好的个体划分为潜力子种群，将仅在单一指标上较好或在双指标上均差的个体划分为多元子种群，两类子种群分别完成不同的搜索职能。

公开(公告)号：CN114298376B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202111453983.0

申请日：2021-12-01

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  姚铖滨 ,  徐继勇 ,  葛忠佩 ,  许笛

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种基于启发式离散人工蜂群算法的软件项目调度方法，包括以下步骤(1)项目信息读取，包括任务和员工的属性；(2)设计新技能学习机制；(3)初始化算法参数；(4)生成初始蜜源种群，并计算目标值；(5)引领蜂通过多元学习策略对蜜源进行全局搜索；(6)跟随蜂通过基于启发信息的变异机制对蜜源进行局部搜索；(7)侦查蜂抛弃无用的蜜源，并重新随机生成新的蜜源替代旧蜜源；(8)判断迭代次数是否达到最大值，若达到，则终止迭代，输出目标值最优的个体，该个体即为项目中每位员工在每项任务中投入度的调度结果。本发明具有搜索能力强，生成的调度方案效率高的优点。

公开(公告)号：CN116415745A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202211363774.1

申请日：2022-11-02

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  陈文言 ,  潘红丽 ,  葛忠佩 ,  张雨驰 ,  姚铖滨

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q10/083 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开一种垃圾车辆低碳动态路径规划方法及系统，所述动态路径规划方法包括以下步骤：读取实例的输入信息，给出优化目标的定义，并设定约束条件；将Q学习的超启发式粒子群算法参数初始化；生成初始候选种群，并且计算适应度，确定个体极值和全局极值；通过高层学习策略HLS为种群选择底层启发式搜索算子LLH，并产生新的种群,计算每个新个体的目标值，Eva值增加PS；在每次迭代中更新个体极值和全局极值；若Eva>Evamax，则终止迭代，输出适应度最优的个体，该个体为规划好的车辆调度方案，否则转步骤四。本发明规划方法采用一种Q学习超启发式粒子群算法，设计消除时间和容量约束的解码方式，使得解码后的解均为可行解，提高了算法的求解效率。

公开(公告)号：CN114298307A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111477211.0

申请日：2021-12-06

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  陈庆洲 ,  潘红丽 ,  许笛 ,  姚铖滨 ,  徐继勇 ,  葛忠佩

IPC: G06N3/12 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q10/10

Abstract: 本发明公开了一种移动群智感知变速多任务分配问题的混合蛙跳求解方法包括以下步骤：(1)问题信息读取，包括每个任务和每位用户的坐标，以及用户信誉度等问题中的数据；(2)初始化算法参数，使用基于启发信息的目标锚定混合初始化算子生成初始种群；(3)对种群进行约束处理，计算种群中所有个体的目标值，确定非支配解集放入外部存储器；(4)进入快速收敛阶段，对种群根据快速非支配排序结果使用“S”型分组方式划分子组，对各个子组进行基于离散跳跃规则的局部搜索，将各子组混洗，基于非支配概念更新外部存储器，对外部存储器中的个体采用外部档案个体区域挖掘策略，等。本发明具有搜索速度快，搜索能力强，规划的分配方案更合理的优点。

公开(公告)号：CN114091753B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202111388925.4

申请日：2021-11-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  葛忠佩 ,  姚铖滨 ,  潘红丽 ,  徐继勇 ,  许笛

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/083 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于救援紧急程度的应急物资调度方法，涉及物资调度技术领域。本发明包括：确定援助车辆的滞后供应区和非滞后供应区的界限，获得该援助车辆滞后供应区的惩罚值，依照惩罚值、路径长度获得目标值，获取每个个体的适应度；根据适应度划分子组，采用多个体贪婪交叉策略更新子组适应度最差的个体；采用最差的个体部分信息交叉策略对子组适应度最差个体，进行内部路径更新；将更新后的子组内的重新混合；更新迭代计数器，输出适应度最优个体，确定应援灾区的供应顺序。本发明通过在灾害发生时，减少后续将计算资源浪费在盲目搜索上，以此提高算法收敛速度。

公开(公告)号：CN117391387A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311480535.9

申请日：2023-11-08

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  佘娟 ,  姚铖滨 ,  毛鸣健

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明涉及优化算法和软件工程领域，公开了一种基于多种群人工蜂群算法的软件多项目调度平台，所述方法包括以下步骤：初始化项目任务信息和员工信息；基于矩阵式管理模式和员工在线技能培训模式，建立多项目软件项目调度模型；基于多种群人工蜂群算法和问题模型确定最优调度方案。本发明根据矩阵式管理模式和员工的技能培训机制，建立了软件多项目调度数学模型，并设计了多种群人工蜂群算法来生成最优的多项目调度方案。本发明能够在动态变化的环境下，合理分配任务，通过技能培训提高员工的技能熟练度和自我价值，提高了员工‑任务的匹配率和人力资源的利用率。

公开(公告)号：CN113887122A

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202110869302.2

申请日：2021-07-30

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  陈庆洲 ,  潘红丽 ,  徐继勇 ,  姚铖滨 ,  许笛 ,  葛忠佩

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种多目标背包问题的混合蛙跳求解方法，（1）问题信息读取，包括每个背包的每个货物的价值与重量信息和每个背包重量限制信息；（2）初始化算法参数；（3）计算种群中所有个体的目标值，确定非支配解集放入外部存储器；（4）进入快速收敛阶段，对种群根据快速非支配排序结果使用“S”型分组方式划分子组，对各个子组进行基于离散跳跃规则和贪婪生成的局部搜索，将各子组混洗，更新外部存储器，判断目标评价次数是否满足快速收敛阶段终止条件，若不满足，则继续迭代，若满足，则进入下一阶段；（5）进入探索扩展阶段；（6）进入极值挖掘阶段。本发明具有搜索速度快，搜索能力强，规划的背包利润高的优点。

公开(公告)号：CN113642900A

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202110943016.6

申请日：2021-08-17

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  许笛 ,  姚铖滨 ,  徐继勇 ,  葛忠佩 ,  陈庆洲

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06F30/27 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开一种基于预测型烟花算法的群智感知系统任务分配方法：包括问题信息读取，包括各个任务和所有参与者的位置坐标、任务点所处环境信息、参与者的身体状况、信誉度与兴趣度和问题规模；初始化预测型烟花算法的参数；利用反向学习的思想初始化个体；计算种群中所有个体的目标值，确定核心烟花和中心烟花；采用分组线性预测策略对所有烟花个体爆炸振幅动态调整；利用两种启发信息产生火花；所有烟花个体采用变异自适应竞争机制产生变异火花；排序选择与核心烟花保留策略选择出下一代烟花；判断是否达到终止条件。本发明具有搜索速度快，搜索能力强，分配方案中平台成本最小的优点。

公开(公告)号：CN114611864B

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202111508631.0

申请日：2021-12-10

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  潘红丽 ,  陈庆洲 ,  葛忠佩 ,  徐继勇 ,  姚铖滨 ,  许笛

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种垃圾车辆低碳调度方法及系统，包括：获取输入信息，包括：垃圾车辆需要服务的垃圾投放点数量N、垃圾投放点的坐标信息、车场坐标信息、垃圾中转站坐标信息、每个垃圾投放点的垃圾量、垃圾车辆容量Q以及司机的最大工作时长Tmax；将输入信息输入到预先构建的基于自适应粒子群算法的垃圾车辆低碳调度优化模型，确定最优调度方案。优点：建立包含车辆容量、低碳、司机工作时长以及多行程等实际因素的垃圾清运多行程低碳车辆调度问题模型，该模型的特点是允许一辆车在车场、垃圾中转站和垃圾投放站点之间具有多个行程，此外，考虑了车辆在行驶过程中导致的环境污染问题，将碳排放量转化为碳排放成本并计入总成本。

公开(公告)号：CN114139453B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202111449296.1

申请日：2021-11-30

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 申晓宁 ,  徐继勇 ,  林屹 ,  许笛 ,  葛忠佩 ,  姚铖滨

IPC: G06F30/27 ,  G06F111/06 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开基于分组学习粒子群优化的众包软件项目调度方法，包括以下步骤：读取问题信息，定义优化目标，设定约束条件，初始化改进粒子群算法的参数，生成初始候选种群，评价个体适应度，产生个体极值和全局极值，采用分组学习策略根据个体适应度进行排序和分组，子组中粒子数量的自适应变化；更新个体价值；考虑任务人数上限的启发信息对全局极值进行局部搜索；终止准则判断。本发明建立了众包软件项目约束双目标三耦合调度模型，该模型融入开发者的信誉、最大工作负荷度属性，任务最大人头数属性，开发者对任务所需技能熟练度等实际因素，通过寻找最佳开发者选择和任务分配方案，最小化项目的工期和最大化项目质量。