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公开(公告)号：CN110780862A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910967241.6
申请日：2019-10-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F8/30
Abstract: 本发明提供了网络服务领域内的一种基于关键路径生成树的自动服务组合方法，提出在服务的选择中加入服务QoS属性作为服务衡量依据，同时为了完成复杂的功能请求，首先将服务的WSDL文档生成对应的OWL-S说明文档并加入QoS属性值以充分利用语义本体在服务匹配中的优势，然后提出一种基于广度优先算法的搜索算法WSACA以最优全局QoS属性值为目标进行组合方案的搜索，并产生组合服务的OWL-S说明文档进行服务的重新发布与调用，本发明避免了手工组合的繁琐，同时为组合服务文档生成提出了关键路径生成树概念，简化组合服务控制结构的生成，为组合服务的再发布创造条件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110046851A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910268757.1
申请日：2019-04-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于Multi-Paxos的无人车物流任务分配方法，具体包括以下步骤：步骤一：构建两层次物流物理模型和三阶段任务状态模型，形成同城物流运输的具体场景；步骤二：无人车利用Multi-paxos选举算法对任务进行竞选；步骤三：无人车基于TSP旅行商问题用分支限界算法确定获得的任务包序列。本发明利用Multi-Paxos选举算法进行任务分配，分支限界法进行任务点序列的确定，在控制去中心化物流运输系统场景上，更加适用于当今例如外卖等的同城物流模式，实现更加高效的动态无人车任务分配，创造更短的平均任务完成时间和更加稳健的调度系统。
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公开(公告)号：CN110046851B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201910268757.1
申请日：2019-04-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于Multi‑Paxos的无人车物流任务分配方法，具体包括以下步骤：步骤一：构建两层次物流物理模型和三阶段任务状态模型，形成同城物流运输的具体场景；步骤二：无人车利用Multi‑paxos选举算法对任务进行竞选；步骤三：无人车基于TSP旅行商问题用分支限界算法确定获得的任务包序列。本发明利用Multi‑Paxos选举算法进行任务分配，分支限界法进行任务点序列的确定，在控制去中心化物流运输系统场景上，更加适用于当今例如外卖等的同城物流模式，实现更加高效的动态无人车任务分配，创造更短的平均任务完成时间和更加稳健的调度系统。
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公开(公告)号：CN109872001B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910150788.7
申请日：2019-02-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑means和离散粒子群算法的多无人车任务分配方法，包括以下步骤：S1、物流场景信息初始化；S2、物流任务打包：使用K‑means算法确定最佳打包结果，其打包个数为k；S3、取k辆可用无人车，匹配每个任务包的执行无人车；S4、对每一辆无人车用离散粒子群算法确定其任务序列。本发明的方法结合聚类思想和群智优化算法对多无人车任务分配问题进行解答，使用离散化的粒子群算法进行多无人车的任务分配，粒子群算法的收敛速度快，离散化的迭代方式使算法更适用于实际的物流场景。并且在使用粒子群算法前先用K‑means聚类算法对任务进行打包，极大地减小了解空间的大小，提高了任务分配效率。
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公开(公告)号：CN109872001A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910150788.7
申请日：2019-02-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于K-means和离散粒子群算法的多无人车任务分配方法，包括以下步骤：S1、物流场景信息初始化；S2、物流任务打包：使用K-means算法确定最佳打包结果，其打包个数为k；S3、取k辆可用无人车，匹配每个任务包的执行无人车；S4、对每一辆无人车用离散粒子群算法确定其任务序列。本发明的方法结合聚类思想和群智优化算法对多无人车任务分配问题进行解答，使用离散化的粒子群算法进行多无人车的任务分配，粒子群算法的收敛速度快，离散化的迭代方式使算法更适用于实际的物流场景。并且在使用粒子群算法前先用K-means聚类算法对任务进行打包，极大地减小了解空间的大小，提高了任务分配效率。
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公开(公告)号：CN110780862B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910967241.6
申请日：2019-10-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F8/30
Abstract: 本发明提供了网络服务领域内的一种基于关键路径生成树的自动服务组合方法，提出在服务的选择中加入服务QoS属性作为服务衡量依据，同时为了完成复杂的功能请求，首先将服务的WSDL文档生成对应的OWL‑S说明文档并加入QoS属性值以充分利用语义本体在服务匹配中的优势，然后提出一种基于广度优先算法的搜索算法WSACA以最优全局QoS属性值为目标进行组合方案的搜索，并产生组合服务的OWL‑S说明文档进行服务的重新发布与调用，本发明避免了手工组合的繁琐，同时为组合服务文档生成提出了关键路径生成树概念，简化组合服务控制结构的生成，为组合服务的再发布创造条件。
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