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公开(公告)号：CN118195447A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410418893.5
申请日：2024-04-09
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及工业园区产成品的仓储输送联合决策方法和存储介质，该方法包括：获取工业园区内多个第一目标对象所产生的生产变动信息，并判断生产变动信息是否打乱当前联合调度信息所对应的调度安排；在判断到生产变动信息打乱当前联合调度信息所对应的调度安排的情况下，基于产生生产变动信息后所对应的第二排产信息和协同优化约束规则，对第一输送调度信息进行遗传进化操作迭代，生成第二输送调度信息；基于根据第二输送调度信息所生成的第二入库订单、协同优化约束规则和启发式算法，对第一仓储调度信息进行库位规划修正，生成第二仓储调度信息；将第二输送调度信息和第二仓储调度信息作为联合决策结果，并对所有产成品进行输送存储调度。
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公开(公告)号：CN118092357A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410289188.X
申请日：2024-03-14
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提出面向总装的基于数字孪生的物料流协同控制方法，包括：制造企业接收任务订单，确认需求；通过物理层获取数据，然后上传至决策控制层的模型中；将系统整体的结果输出；物理对象层接收并执行相对应作业计划；数字孪生结构对模型进行监控，判断是否出现动态性干扰；虚拟映像层对动态性干扰进行动态仿真与评估；确认受到动态性影响的子系统，更新数据，由局部子系统计算出子系统内的一级联动修正计划；更新数据；将二、三和四级联动修正计划下达给各子系统层；判断总装系统的任务是否完成。本发明通过基于数字孪生映像体系，为总装系统构建了相适应的数字动态决策信息架构，为实现配送和生产的高效动态协同运作提供了一个可行的使能架构。
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公开(公告)号：CN118396570B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410827585.8
申请日：2024-06-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及大规模家电制造产业链多级协同决策方法及服务平台，该方法包括：接收处于当前生产作业环节的各个层级的决策节点所上传的第一决策结果，获取每个层级对应的协同决策节点生成的第二决策结果；在根据同一层级对应的第一决策结果和第二决策结果，确定出每个层级当次协同优化的不一致性惩罚参数之后，分别计算所有层级前后两次协同优化对应的不一致性惩罚参数的第一差值，根据第一差值，指引各个层级的决策节点和所属的协同决策节点进行作业决策规划迭代，直至第一差值小于预设阈值，以及迭代生成的每个层级对应的候选不一致性惩罚参数为预设目标值时，将与所有层级对应的候选不一致性惩罚参数所对应的第一决策结果作为多级协同决策结果。
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公开(公告)号：CN118485358A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410669998.8
申请日：2024-05-28
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G06Q10/08 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及基于改进教与学算法的分布式区块链生产物流资源的优化配置方法，包括：从预设的多个区块链资源集合对应的生产物流资源BCPLR节点中，选取每个区块链资源集合对应的候选BCPLR节点集；基于多个候选BCPLR节点集和生产物流任务量，进行种群个体编码和种群初始化，生成多个第一个体编码；利用改进的教与学算法TLBO，对多个第一个体编码进行种群搜索迭代，生成多个第二个体编码，并基于第二个体编码对应的资源配置方式的适应度和改进的TLBO，对多个第二个体编码进行种群更新迭代，并从生成的多个备选个体编码中，确定目标个体编码，得到优化配置结果，其中，改进的TLBO是将多教师分组的教学策略和结合随机性和有向性的交叉学习策略分别作为TLBO的教学策略和学习策略的TIBO。
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公开(公告)号：CN118278693A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410466365.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/2411 , G06N3/0442 , G06N3/126 , G06Q30/0202 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及基于工业大数据的间歇式生产系统经济批量决策方法、服务平台及介质，该方法包括：获取当前所接收到的需求订单信息；根据预设的支持向量机SVM多分类模型，对所述当前产品生产信息进行处理，确定产品类型；将已确定产品类型的所述当前产品生产信息，输入预设的需求时序预测模型，得到第一产品需求预测信息；在将所述第一产品需求预测信息导入与所述产品类型对应的经济生产批量决策模型之后，利用预设的遗传算法和迭代规则，计算出经济生产批量结果，通过引入大数据分析技术确定决策模型中的关键变量，增强模型求解的精准性，提升复杂随机环境下生产物流系统多层次、多尺度管控决策的智能化水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118428652B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410501296.9
申请日：2024-04-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0835 , G06Q10/083 , G06Q10/087 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及面向生产与运输的智能联动决策方法及服务平台，该方法包括：将更新生成的生产变量期望值和配送变量期望值分别下发至生产规划子系统和输送规划子系统；接收生产规划子系统响应于生产变量期望值所返回的生产变量返回值和输送规划子系统响应于配送变量期望值所返回的配送变量返回值，并判断生产变量返回值和配送变量返回值是否满足预设的产运一致性约束；在判断到生产变量返回值和配送变量返回值不满足预设的产运一致性约束的情况下，重复执行利用预设的协同优化CO算法和动态容差进行协同优化，直至新的生产变量返回值和配送变量返回值满足产运一致性约束，得到联动决策结果。
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公开(公告)号：CN118278693B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410466365.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/2411 , G06N3/0442 , G06N3/126 , G06Q30/0202 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及基于工业大数据的间歇式生产系统经济批量决策方法、服务平台及介质，该方法包括：获取当前所接收到的需求订单信息；根据预设的支持向量机SVM多分类模型，对所述当前产品生产信息进行处理，确定产品类型；将已确定产品类型的所述当前产品生产信息，输入预设的需求时序预测模型，得到第一产品需求预测信息；在将所述第一产品需求预测信息导入与所述产品类型对应的经济生产批量决策模型之后，利用预设的遗传算法和迭代规则，计算出经济生产批量结果，通过引入大数据分析技术确定决策模型中的关键变量，增强模型求解的精准性，提升复杂随机环境下生产物流系统多层次、多尺度管控决策的智能化水平。
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公开(公告)号：CN118428851B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410501297.3
申请日：2024-04-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06Q10/0835 , G06Q10/083 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及基于订单批处理的生产与仓储智能联动决策方法及服务平台，该方法包括：获取预规划的排产信息和当前预规划的仓储信息，排产信息关联对应的生产总成本和生产下线时间序列，仓储信息关联对应的仓储总成本和排库时间序列；对生产总成本、生产下线时间序列、仓储总成本和排库时间序列，利用改进的协同优化算法和动态容差进行协同优化，以更新当前生产耦合变量期望值和当前排库耦合变量期望值；判断完成当次迭代的候选排产信息所对应的生产下线时间序列和候选仓储信息所对应的排库时间序列是否满足预设的一致性约束，并在判断到满足预设的一致性约束时，将对应的候选排产信息和对应的候选仓储信息作为协同规划结果。
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公开(公告)号：CN118691338A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410904024.3
申请日：2024-07-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q30/0204 , G06Q30/0201 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/30 , G06Q50/02 , G06Q50/12 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及厨余垃圾资源化闭环处理设施的选址方法及服务平台，该方法包括：基于多个餐饮中心在设定的选址周期内的厨余垃圾总产量，确定每个餐饮中心所对应的厨余垃圾日产量，并确定多个餐饮中心所对应的厨余垃圾的日产总量；在确定处理日产总量的厨余垃圾所需求的第一黑水虻需求量之后，确定每个候选黑水虻处理点在对应的邻避效应参数下所对应的第一黑水虻养殖规模；基于第一黑水虻养殖规模与第一黑水虻需求量，从多个候选黑水虻处理点中，选取至少一个备选黑水虻处理点，并在计算备选黑水虻处理点与关联的多个餐饮中心所对应的日运营总成本之后，至少根据日运营总成本，从至少一个备选黑水虻处理点中，选取目标黑水虻处理点，得到选址结果。
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公开(公告)号：CN118691037A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410904026.2
申请日：2024-07-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/30 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及厨余垃圾资源化设施周期调拨方法及服务平台，该方法包括：获取每个目标节点待处理的第一资源的资源总量，基于资源总量和每个目标节点的空养殖箱体，确定其养殖需求参数；根据养殖需求参数，从多个目标节点中，分别确定出供应节点和接收节点；基于接收节点的箱体需求量和供应节点的箱体供应量，确定与每个供应节点对应的多个接收节点组合，基于目标函数，计算多个由一个供应节点和一个接收节点组合组成的备选调拨节点组的配置适应度，接收节点组合包括与供应节点对应的多个接收节点；根据配置适应度，在多个备选调拨节点组中选取目标调拨节点组，确定目标调拨节点组的供应节点向每个接收节点调拨的目标箱体供应量，得到配置结果。
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