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公开(公告)号：CN117273330A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311201777.X
申请日：2023-09-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N5/01
Abstract: 本发明实施例提供了一种资源分配方法及装置，本申请提供了“采用启发式的、基于群智能的猫鼬群优化算法(Meerkat Swarm Intelligence Algorithm,MSIA)、拉格朗日松弛法和分支定价算法相结合的策略”的解决方案，具体为：获取城市水资源的基础参数；依据所述基础参数确定种群内资源的近似最优解；依据所述近似最优解确定种群内资源的全局最优解。本发明采用启发式的MSIA方法、拉格朗日松弛法和分支定价算法相结合的策略，通过模拟猫鼬捕猎的具体行为，设置启发式算法平衡探索阶段和利用阶段之间的平衡以及提升算法解的准确性，最后将全局最优解近似为算法所求的近似最优解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116758693A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310711869.6
申请日：2023-06-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请提供了一种基于室内的无线火灾报警系统，采用了无线方式对检测火灾参数的传感器进行布局，以实现对室内环境信息实时感知，并对室内火灾作出判别和报警，为火灾报警技术领域提供了一定的思路。传感器的无线布局方式解决了传统有线布局方式的繁琐性、复杂性以及资源浪费等问题，其为后续消防检查工作也带来了一定的便利性。
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公开(公告)号：CN116723456A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310711863.9
申请日：2023-06-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种面向火灾监测的网络定位优化方法和装置，该方法对SSA算法进行改进，得到改进后的ESSA算法；通过ESSA算法对DV‑Hop算法得到的不带有定位功能的未知节点位置进行二次更新，从而提高网络的定位精度。
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公开(公告)号：CN116614820A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202211730595.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种面向火灾监测的网络覆盖优化方法、系统及存储介质，该网络覆盖优化方法包括以下步骤：步骤A，使用非线性控制策略和Lévy飞行机制对SOA算法进行改进，得到改进的ISOA算法；步骤B，将ISOA算法和PSO算法混合形成一种ISOAPSO算法，所述ISOAPSO算法包括内层优化和外层优化，在求解面向火灾监测的网络覆盖优化问题中，首先利用内层的ISOA算法对传感器节点进行优化，然后将ISOA算法优化后的传感器节点传递给外层的PSO算法，进行二次优化，从而达到提高网络覆盖率的目的。本发明的有益效果是：本发明的网络覆盖优化方法可以更好的解决面向火灾监测的网络覆盖优化问题，提升火灾监测能力。
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公开(公告)号：CN115657672A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211279423.2
申请日：2022-10-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请提供了一种基于A*‑增强型蚁群算法的火灾疏散路径规划方法及系统，通过获取建筑的二维平面图，并依据二维平面图采用0‑1栅格法建立环境模型；依据环境模型确定每个栅格的节点坐标；依据使用者选择的起始节点和目标节点采用A*算法确定节点区域；依据节点区域确定下一路径节点；其中，所述路径节点包含有信息素；依据最大迭代次数和当前迭代次数确定信息素蒸发因子，并依据信息素蒸发因子更新信息素；当所述当前迭代次数达到最大迭代次数时，则输出距离最短的目标疏散路径。通过非线性递减策略对信息素蒸发因子进行改进，并对信息素进行更新，降低问题的复杂度，提高算法的搜索能力，降低求解火灾疏散路径问题的复杂性。
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公开(公告)号：CN115657672B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202211279423.2
申请日：2022-10-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本申请提供了一种基于A*‑增强型蚁群算法的火灾疏散路径规划方法及系统，通过获取建筑的二维平面图，并依据二维平面图采用0‑1栅格法建立环境模型；依据环境模型确定每个栅格的节点坐标；依据使用者选择的起始节点和目标节点采用A*算法确定节点区域；依据节点区域确定下一路径节点；其中，所述路径节点包含有信息素；依据最大迭代次数和当前迭代次数确定信息素蒸发因子，并依据信息素蒸发因子更新信息素；当所述当前迭代次数达到最大迭代次数时，则输出距离最短的目标疏散路径。通过非线性递减策略对信息素蒸发因子进行改进，并对信息素进行更新，降低问题的复杂度，提高算法的搜索能力，降低求解火灾疏散路径问题的复杂性。
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