公开(公告)号：CN115564627A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202210838038.0

申请日：2022-07-16

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 王德成 ,  王宇涵 ,  邓健志 ,  谢晓兰 ,  刘亚荣

IPC: G06Q50/30 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/06

Abstract: 本发明公开了一种考虑弹性时间的多行程甩挂接驳运输方法。包括问题描述模块、混合整数规划模型模块、有效不等式模块、自适应大邻域搜索算法模块。针对一车两挂问题建立了一个基于状态的混合整数规划模型，在此基础上将该模型拓展至可以用于求解不同挂车数量的限制问题，利用逻辑约束IF‑THEN对模型进行简化，并将其应用于考虑车辆弹性工作时间的多行程甩挂接驳运输问题，提出一种自适应大邻域算法进行求解。本发明所述方法对牵引车的需求数量及工作总时间进行优化，能够广泛应用于不同容量限制的甩挂运输问题。同时，考虑车辆弹性工作时间可以有效降低车辆不必要的等待时间，减少总工作时间，提高运输效率，有效解决实际规模的组合优化问题。

公开(公告)号：CN115238184A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210901779.9

申请日：2022-07-28

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  肖博怀 ,  刘亚荣 ,  王宇涵

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于长短期偏好融合的图神经网络推荐方法，首先，通过图神经网络结合注意力机制提取全部交互图上用户的长期依赖和商品的节点特征。其次，通过双向GRU结合注意力机制提取近期交互上用户的短期依赖，然后，通过CNN结合注意力机制提取商品文本的特征。最后，将这些特征进行融合已达到高性能的推荐效果。本发明提供的一种基于长短期偏好融合的图神经网络推荐方法，可以通过用户商品交互数据得出用户的长短期偏好特征和商品节点特征，并结合商品的文本特征，在达到良好推荐效果的同时有效解决推荐系统数据稀疏性的问题。

公开(公告)号：CN115659604A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211222814.0

申请日：2022-10-08

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 王德成 ,  王宇涵 ,  谢晓兰 ,  刘亚荣

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/083 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种考虑多行程的一车两挂甩挂接驳运输方法。包括问题分析模块、状态变量模块、基于状态的混合整数规划模型模块、验证模块。通过引入多种状态变量，对挂车类型和数量进行刻画，解决多行程的构建问题，并基于状态变量构建非线性混合整数规划模型。针对非线性模型无法被直接求解的问题，对模型进行线性化处理，构建线性混合整数规划模型进行求解。该方法对于牵引车的挂车数量及执行运输任务的行程进行优化，提高集装箱甩挂接驳运输效率，降低运输成本。

公开(公告)号：CN115293253A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210914269.5

申请日：2022-08-01

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  王宇涵 ,  刘亚荣 ,  陈超泉 ,  肖博怀

IPC: G06K9/62 ,  G06F40/289 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种基于改进向量空间模型的电子产品CTO订单聚类方法。包括订单收集模块、订单信息预处理模块、订单信息文本向量化模块、订单聚类模块。通过将CTO订单的文本信息用VSM模型转化为高维矩阵的数学化信息，并对产品相关特征进行加权处理，可以提高订单中相关信息的关联程度，使订单能够更加侧重于将含有相同品牌,或者相同类型的订单合并为同一订单组。使用改进K‑means++算法对VSM模型生成的高维矩阵的向量进行聚类，加快原K‑means算法的收敛速度，有效提高了聚类结果的准确性，使得企业更加灵活、高效地针对客户的CTO订单安排相应的生产工作。