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公开(公告)号：CN118485358B
公开(公告)日：2025-02-07
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：CN118503806B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410720765.6
申请日：2024-06-05
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/24 , G06F18/2413
Abstract: 本申请涉及基于TOPSIS和SVR的订单评级方法、装置、评级系统及存储介质，该方法包括：获取待排序的订单数据，对订单数据进行预处理，以生成预设数据格式的候选订单数据，候选订单数据包括多种目标指标参数；利用TOPSIS法，处理多种目标指标参数，得到每个目标指标参数所对应的权重数据；对多种目标指标参数和每个目标指标参数对应的权重数据，利用秩和比评价法RSR进行秩和比计算，得到与每个目标指标参数对应的实时加权秩和比，将实时加权秩和比输入SVR模型，输出与实时加权秩和比对应的预测加权秩和比；根据预测加权秩和比和预设的分档规则，确定每个订单数据所对应的分档排序结果。通过本申请，解决相关技术中评级订单的方法效率及准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN118092357B
公开(公告)日：2024-08-16
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：CN118195447B
公开(公告)日：2024-08-06
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：CN117314283B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311333532.2
申请日：2023-10-16
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 , G06Q10/0835 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及混流装配车间的物料配送方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：在按第一混流配送规划信息进行物料配送过程中，确定在接收到配送修正信息时，目标配送车所在当前工位节点；从修正规划生成的第二混流配送规划信息中，检测出向当前工位节点配送物料的配送车所对应的候选子配送规划信息，第二混流配送规划信息是基于带混合时间窗的优化机制和改进性蚁群算法，对第一混流配送规划信息和配送修正信息进行修正生成的；在候选子配送规划信息中，检测目标配送车对应的配送路线，并按与检测出的目标配送路线，控制目标配送车进行物料配送。通过本申请，解决了混流装配车间中的物料配送规划，易造成物料易堆积且资源浪费及运作成本高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116612636B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310582760.7
申请日：2023-05-22
Applicant: 暨南大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/092 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G08G1/052 , G08G1/095 , G08G1/08
Abstract: 本发明提出了一种基于多智能体强化学习及多模态信号感知的信号灯协同控制方法，包括：收集各种传感器的数据和进行多模态定义，通过数据融合技术实时获取信息；采用协同车路多智能体强化学习算法对信号灯与车辆进行协同控制；根据各种传感器的收集数据进行预处理，利用特征融合方法将不同模态的数据融合，为每个智能体构建局部状态空间；为信号灯智能体和车辆智能体设计动作空间；根据交通流控制的目标，为多智能体强化学习设计奖励函数；设计适用于车路协同控制场景的通信协议；使用历史数据或仿真环境对多智能体强化学习模型进行训练，找到最优策略。本发明通过引入车辆作(56)对比文件杨山田.基于多智能体深度强化学习的交通信号控制算法研究.中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑.2023,(第1期),第66-72页.丛珊.基于多智能体强化学习的交通信号灯协同控制算法的研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑.2023,(第1期),第19-24页.孙浩 等.基于深度强化学习的交通信号控制方法.计算机科学.2020,第47卷(第2期),第169-174页.
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公开(公告)号：CN117314283A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311333532.2
申请日：2023-10-16
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 , G06Q10/0835 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及混流装配车间的物料配送方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：在按第一混流配送规划信息进行物料配送过程中，确定在接收到配送修正信息时，目标配送车所在当前工位节点；从修正规划生成的第二混流配送规划信息中，检测出向当前工位节点配送物料的配送车所对应的候选子配送规划信息，第二混流配送规划信息是基于带混合时间窗的优化机制和改进性蚁群算法，对第一混流配送规划信息和配送修正信息进行修正生成的；在候选子配送规划信息中，检测目标配送车对应的配送路线，并按与检测出的目标配送路线，控制目标配送车进行物料配送。通过本申请，解决了混流装配车间中的物料配送规划，易造成物料易堆积且资源浪费及运作成本高的问题。
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公开(公告)号：CN117495222B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202311584204.X
申请日：2023-11-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及生产物流配送资源的配置方法和存储介质，该方法包括：根据所接收到的配送需求变动信息，确定修正配置信息；在判断到修正配置信息中的配送载体配置方式为目标配置方式时，基于物料目标信息和备选的云车辆供给信息，进行基因编码和种群初始化，生成多个初始结构体编码；利用群体智能全局优化算法，对多个初始结构体编码进行群体优化操作，生成多个第一结构体编码，并基于第一结构体编码所对应的配送配置方案的配送成本适应度和群体智能全局优化算法，对多个第一结构体编码进行种群更新优化，以生成多个候选结构体编码；在多个候选结构体编码中，检测目标结构体编码，并将目标结构提供编码所对应的配送配置方案，作为生产物流配送资源的配置结果。
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公开(公告)号：CN118503806A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410720765.6
申请日：2024-06-05
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/24 , G06F18/2413
Abstract: 本申请涉及基于TOPSIS和SVR的订单评级方法、装置、评级系统及存储介质，该方法包括：获取待排序的订单数据，对订单数据进行预处理，以生成预设数据格式的候选订单数据，候选订单数据包括多种目标指标参数；利用TOPSIS法，处理多种目标指标参数，得到每个目标指标参数所对应的权重数据；对多种目标指标参数和每个目标指标参数对应的权重数据，利用秩和比评价法RSR进行秩和比计算，得到与每个目标指标参数对应的实时加权秩和比，将实时加权秩和比输入SVR模型，输出与实时加权秩和比对应的预测加权秩和比；根据预测加权秩和比和预设的分档规则，确定每个订单数据所对应的分档排序结果。通过本申请，解决相关技术中评级订单的方法效率及准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN117688048A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311835726.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/2455 , G06F21/44 , G06F21/64 , G06F16/27
Abstract: 本申请涉及基于区块链的分布式制造资源的数据交互方法、装置及介质，该方法包括：在客户端将请求方发起的数据交互请求封装成交易请求后，接收客户端所发送的交易请求，区块链业务通道关联多个通道成员，数据交互请求携带有制造资源数据和请求方对应的身份标识；基于从交易请求获取的制造资源数据，从已创建的多个区块链业务通道中，选取目标区块链业务通道，基于从交易请求中获取的身份标识，判断请求方是否为目标区块链业务通道关联的目标通道成员；在判断到请求方为目标区块链业务通道关联的目标通道成员的情况下，基于区块链共识协议，对制造资源数据进行区块链交易验证，并将验证通过的制造资源数据打包为区块数据后，写入目标区块链业务通道。
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