公开(公告)号：CN120046996A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510015231.8

申请日：2025-01-06

Applicant: 郑州大学

Inventor： 乔康加 ,  梁静 ,  张勇 ,  代灿云 ,  班旋旋 ,  钟小玉

IPC: G06Q10/0637 ,  H02J3/32 ,  H02J3/38 ,  F02C6/18 ,  F03D9/11 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/02 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/27 ,  G06N3/126 ,  G06F111/06 ,  G06F111/04 ,  G06Q10/20

Abstract: 本发明公开了一种基于分时刻多任务优化的煤矿综合能源系统优化方法，包括S1，建立CMIES优化模型；S2，将最小化成本和最小化废弃能源成本作为CMIES优化模型的优化目标；S3，根据CMIES优化模型的优化目标与煤矿综合能源系统的运行需求确定约束条件；S4，利用分时刻多任务优化方法对优化目标执行操作。本发明通过对问题解耦设置子问题，降低优化难度；通过两阶段优化策略，提升算法的收敛速度；通过设置单目标辅助种群，提升算法多样性，以提供更多的解决方案；本发明鲁棒性强，可适用于不同场景下的煤矿数据。

公开(公告)号：CN119761208A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411964675.8

申请日：2024-12-30

Applicant: 郑州大学

Inventor： 班旋旋 ,  梁静 ,  乔康加 ,  于坤杰 ,  岳彩通

IPC: G06F30/27 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/10 ,  G06F111/06 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种基于动态子空间搜索的动态经济调度优化方法，包括S1，建立模型，基于发电机组的物理特性以及电力需求建立优化目标和约束条件；S11，将最小化燃料消耗和最小化污染排放量作为模型的优化目标；S12，根据发电机组的物理特性，将电平衡约束、电力输出限制约束和发电机爬坡约束作为需要满足的约束条件；S2，利用基于动态子空间搜索的优化方法对优化目标和约束条件执行操作。本发明通过设置决策变量优化概率，降低决策变量维度；通过优先搜索贡献度高的决策变量组成的搜索子空间，提升算法的收敛速度；本发明鲁棒性强，可适用于不同场景下的电力调度。

公开(公告)号：CN120046936A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510202568.X

申请日：2025-02-24

Applicant: 郑州大学

Inventor： 班旋旋 ,  梁静 ,  乔康加 ,  巩敦卫 ,  张勇 ,  代灿云

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  G06F30/27 ,  E21F17/00 ,  G06N3/126 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于时刻分割和融合的煤矿综合能源系统调度方法，包括S1，建立CMIES优化模型；S2，将最小化成本和最小化废弃能源成本作为CMIES优化模型的优化目标；S3，根据CMIES优化模型的优化目标与煤矿综合能源系统的运行需求确定约束条件；S4，利用时刻分割和融合的约束多目标进化算法对优化目标执行操作。本发明将原始大规模搜索空间降低为低维子空间，降低优化难度；设计基于动态邻域搜索的差分变异策略，平衡全局和局部搜索；设置两个单目标辅助种群，提升种群多样性；本发明鲁棒性强，可适用于不同场景下的煤矿数据。

公开(公告)号：CN120030870A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202411869938.7

申请日：2024-12-18

Applicant: 郑州大学

Inventor： 乔康加 ,  梁静 ,  郭伟峰 ,  于坤杰 ,  岳彩通 ,  班旋旋 ,  贾广震

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/126 ,  G16B5/00 ,  G16B40/00 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种识别个体病人网络生物标志物的多目标多任务优化方法，同时从个体病人的基因网络中识别药物靶点标志物和疾病信号标志物，根据动态网络标志物理论和多目标网络控制理论形成一个多目标多任务优化模型；然后采用多目标多任务进化算法识别网络生物标志物。本发明利用动态网络标志物理论和多目标网络控制理论形分别构建无约束疾病信号检测模型和有约束的药物靶点识别模型，并进一步构建为多目标多任务优化问题，然后利用发明的多目标多任务优化方法识别两类标志物，其可以探索并利用两个模型之间的有用知识，同时提高两类标志物的识别精度。

公开(公告)号：CN114529223A

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202210266982.3

申请日：2022-03-17

Applicant: 郑州大学

Inventor： 梁静 ,  冯登攀 ,  李功平 ,  岳彩通 ,  于坤杰 ,  杨浩瑞 ,  陈科 ,  乔康加 ,  张雷宇 ,  郭浩 ,  班旋旋

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06Q10/10

Abstract: 本发明涉及一种解决通用约束的城轨交通司机排班问题的方法，包括设定通用约束条件；输入列车运行时刻表和司机的最小间隔休息时间；统计每个车次与所有车次为临近车次的代价，生成代价矩阵A，并完成数学建模过程；在不考虑司机工作总时长的前提下，利用01整数规划算法对建模问题进行一体式求解；将每位司机的工作量根据用约束条件分割为多位司机的工作量；输出排班表。本发明通过代价矩阵大幅度降低排班问题的求解复杂性；依据代价矩阵和整数规划算法可以快速求得可行解；先使用一体式求解之后再分割的算法可以满足现实中各种划分班次的要求，通过数学证明其排班方案是司机人数最少和当司机人数为最少时工作效率最高的方案。