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公开(公告)号：CN114997611B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210542792.X
申请日：2022-05-18
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种考虑最大收益和负载均衡的分布式多星任务规划方法和系统，涉及多星任务规划技术领域。本发明中，获取卫星资源集合和待观测的任务集合；结合预设的最大化总观测收益目标和星群负载均衡目标的多星任务规划模型，获取多星任务规划的多个可行解；采用分布式协同进化粒子群算法获取最终的分布式多星任务协同观测规划方案。考虑分布式卫星负载均衡，构建多星任务规划模型；设计分布式协同进化粒子群算法，分粒子协同进化再随机匹配冲突消解，得到完整的新粒子，改善了种群多样性，同时引入成对竞争机制，增加了粒子社会学习的来源，避免出现“早熟”收敛的情况，从而获得更好的分布式多星任务协同观测规划方案，提高卫星资源利用效率。
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公开(公告)号：CN112633643A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011428137.9
申请日：2020-12-09
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种多星多站任务调度方法和系统，涉及卫星调度技术领域。本发明实施例根据用户要求的成像请求的截止时间，确定任务最晚观测开始时间，计算任务在观测卫星上的可见时间窗，并将所述可见时间窗进行离散，根据所述任务最晚观测开始时间，从离散后的可见时间窗内选择可用的可见时间窗，得到满足任务截止时间的可见时间窗集合。基于任务截止时间计算任务最晚下传结束时间，进而计算任务最晚观测开始时间，缩小敏捷卫星对目标成像的求解搜索空间，减小时间复杂度改善了求解效果，提高求解效率。
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公开(公告)号：CN114861972B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210290630.1
申请日：2022-03-23
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06Q50/40 , G06N3/126 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于遗传和鲸鱼混合算法的混合车辆路径优化方法、系统、存储介质和电子设备，涉及车辆路径优化领域。根据任务数据，构建混合车辆协同配送模型；采用基于遗传和鲸鱼混合算法求解该混合车辆协同配送模型，获取混合车辆路径优化方案；所述混合车辆路径优化方案包括插入换电站的电动汽车配送方案：计算优化方案中任一电动汽车到每一个节点所需的电量，若当前电动汽车到达某一节点的电量小于等于零，且在该节点的上一节点的剩余电量满足到达距离最近的换电站，则在该节点和其上一节点之间插入该距离最近的换电站。在现有设施的基础上配送路径优化环节加入换电环节，提高了电动汽车在配送环境中的使用便利性和对降低碳排放做出的贡献。
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公开(公告)号：CN114861971B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210290627.X
申请日：2022-03-23
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/126 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q30/0201 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供一种最小化成本为目标的混合车辆路径优化方法、系统、存储介质和电子设备，涉及车辆路径优化领域。本发明中，获取车辆、配送中心、客户节点的任务数据；根据所述任务数据，构建以最小化成本为目标的混合车辆协同配送模型；采用基于遗传和鲸鱼混合算法求解所述混合车辆协同配送模型，获取混合车辆路径优化方案。通过构建以最小化成本为目标的混合车辆协同配送模型，采用现代新兴的鲸鱼算法结合遗传算法并加入局部搜索的功能在算法的求解下，兼顾了混合车辆协同配送效率和成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112633643B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011428137.9
申请日：2020-12-09
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种多星多站任务调度方法和系统，涉及卫星调度技术领域。本发明实施例根据用户要求的成像请求的截止时间，确定任务最晚观测开始时间，计算任务在观测卫星上的可见时间窗，并将所述可见时间窗进行离散，根据所述任务最晚观测开始时间，从离散后的可见时间窗内选择可用的可见时间窗，得到满足任务截止时间的可见时间窗集合。基于任务截止时间计算任务最晚下传结束时间，进而计算任务最晚观测开始时间，缩小敏捷卫星对目标成像的求解搜索空间，减小时间复杂度改善了求解效果，提高求解效率。
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公开(公告)号：CN114997611A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210542792.X
申请日：2022-05-18
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种考虑最大收益和负载均衡的分布式多星任务规划方法和系统，涉及多星任务规划技术领域。本发明中，获取卫星资源集合和待观测的任务集合；结合预设的最大化总观测收益目标和星群负载均衡目标的多星任务规划模型，获取多星任务规划的多个可行解；采用分布式协同进化粒子群算法获取最终的分布式多星任务协同观测规划方案。考虑分布式卫星负载均衡，构建多星任务规划模型；设计分布式协同进化粒子群算法，分粒子协同进化再随机匹配冲突消解，得到完整的新粒子，改善了种群多样性，同时引入成对竞争机制，增加了粒子社会学习的来源，避免出现“早熟”收敛的情况，从而获得更好的分布式多星任务协同观测规划方案，提高卫星资源利用效率。
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公开(公告)号：CN113705965A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110814351.6
申请日：2021-07-19
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于直觉语言偏好关系粒的卫星观测方案筛选方法及系统，属于卫星观测方法的决策技术领域。所述方法包括：获取各个评估系统的评估信息矩阵；在直觉语言偏好关系的语言项集合中插入多个截分点以得到每个语言项的信息粒；设置灵活度以确定隶属度和非隶属度对应的信息粒；采用PSO算法对截分点和灵活度进行优化以得到最优信息粒；根据每个评估信息的最优信息粒更新每个评估信息矩阵；聚合所有评估系统评估信息矩阵，获得聚合后的融合评估信息矩阵；根据直觉语言诱导有序加权平均算子获得每个卫星观测方案的评估信息，并获得每个评估信息所对应的得分函数值；选择得分函数值最大的卫星观测方案作为最优方案。
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公开(公告)号：CN114997610B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202210542765.2
申请日：2022-05-18
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于分布式协作粒子群算法的多星任务规划方法、系统、存储介质和电子设备，涉及多星任务规划技术领域。本发明中，获取卫星资源集合和待观测的任务集合；根据所述卫星资源集合和任务集合，获取多星任务规划的多个可行解；根据多个所述可行解，采用分布式协同进化粒子群算法获取最终的分布式多星任务协同观测规划方案。设计分布式协同进化粒子群算法，分粒子协同进化再随机匹配冲突消解，得到完整的新粒子，改善了种群多样性，同时引入成对竞争机制，增加了粒子社会学习的来源，避免出现“早熟”收敛的情况，从而获得更好的分布式多星任务协同观测规划方案，提高卫星资源利用效率。
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公开(公告)号：CN112946701B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110086800.X
申请日：2021-01-22
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种用于选择多传感器协同观测任务的观测方案的方法及系统，属于卫星的遥感技术领域。所述方法包括：在基础指标层计算每个观测方案的第一指标值；构建二三层两两比较矩阵以确定基础指标层的每个指标的权重；对不同观测方案的基础指标层的每个指标执行归一化计算以得到隶属度矩阵；基于D‑S证据理论聚合原则，根据权重和隶属度矩阵获取能力指标层的各个指标的第二指标值；采用TODIM算法，聚合每个第二指标值以得到每个观测方案的综合概率分配函数；根据综合概率分配函数选择观测方案。该方法及系统能够准确地选择出最佳的观测方案来实现卫星资源的高效利用。
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