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公开(公告)号：CN117455090A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311425503.9
申请日：2023-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
IPC: G06Q10/047 , G06N3/126 , G06Q10/0835 , G06Q10/0631
Abstract: 一种基于改进遗传算法的舾装件托盘多载具协同拣选方法，它涉及一种舾装件托盘多载具协同拣选方法。本发明为了解决解决多个拣货员同时进行拣选时会出现拥堵情况，导致实际运送过程中的等待时间长、工作效率较低的问题。本发明基于全部任务完成时间最短的原则，规划各拣选员的拣选顺序,每个托盘默认一个订单，整个拣选模型是由拣选员、拣选通道、托盘所在库位、以及出入口组成，考虑运输拣选通道的宽度约束，同一时刻只能有1名拣货员在一条拣货通道中，如果有另一名拣货员要进入该拣选通道进行拣货，那么将对任务进行替换，即已在该通道的拣货员替其进行拣货操作，而另一人则执行已在拣货通道中的人的拣货任务。本发明属于船厂内运输技术领域。
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公开(公告)号：CN119128279B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411620431.8
申请日：2024-11-14
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0601 , G06Q50/12 , G06F16/9536 , G06F18/213 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供了一种基于零历史数据的邮轮餐食个性化推荐方法及系统，属于邮轮运维服务领域，本发明针对从未有过邮轮旅行体验的乘客，通过问卷调查提取的用户餐食偏好，将各项指标量化，随后利用量化后的偏好与邮轮餐食进行聚类，将输出含有目标用户的簇作为输入进行协同过滤，除了考虑餐食偏好，还要考虑到邮轮乘客的新鲜感，利用新鲜感公式进行计算，得到最终的推荐结果；本发明通过用户特征或者餐食特征对用户进行个性化推荐，不但可以找到邮轮餐厅的特色餐食，而且也能根据用户偏好推荐给用户可能喜欢的菜品，对提高邮轮乘客美食体验感起到较为重要的作用，具有较强的可操作性和适用性。
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公开(公告)号：CN119064859B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411525763.8
申请日：2024-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于蓝牙技术的船舶舱室内位置估计方法，具体属于船舶舱室内高精度位置服务技术领域，本发明将直接数据采集的AoA角度估计结果与通过多元感知机计算得到的AoA角度估计结果进行加权平均融合，得到更优的AoA角度估计结果，再将得到的更优的AoA角度估计结果与RSSI通过卡尔曼滤波后的结果进行融合输出最终的位置信息，本发明的船舶舱室内定位方法提高了船舶舱室内定位的精度，对于保障船上人员安全，提高船舶运营服务水平具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116843089A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310740452.2
申请日：2023-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06Q50/30 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及基于改进引力搜索算法的舾装件托盘多载具协同调度方法，属于配送技术领域。解决配送运输顺序不合理导致等待时间长、工作效率低的问题。包括以下步骤：确定个点间距离、舾装件托盘数量、配送车辆数量及装卸车数量；基于反向学习规则的种群初始化；基于ROV映射策略构建托盘处理顺序，基于贪婪准则，调整舾装件托盘配送车辆的配送顺序；根据适应度函数计算公式，计算种群中所有可行解的适应度函数值；更新引力常数，计算粒子质量；计算各粒子的所受合力、速度、加速度；对粒子进行高斯变异；确定算法是否达到算法停止要求；输出结果。为所有运输车辆选取运输路线，使总运输时间最短，更加合理规划配送路线，减少等待时间，提高效率。
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公开(公告)号：CN116663760A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310726055.X
申请日：2023-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06N3/126
Abstract: 一种基于遗传算法的车辆配送路径规划方法，它涉及一种车辆配送路径规划方法。本发明为了解决船厂舾装件配送路径的规划主要由司机自主完成，导致实际运送过程中的能耗过高、人工成本增加的问题。本发明的步骤为：步骤一、确定车辆的每条运输路径；步骤二、基于遗传算法，对车辆的每条路径进行优化，得到一组优化后的路径；步骤三、根据每个配货单的系统指派时间，规划配货单的配送路径；步骤四、优先考虑在配货单配送时间规定范围内所需配送舾装件在同一仓库的情况；步骤五、将所述一组优化后的路径加入可行解的集合，以车辆总路径值最短为目标函数，确定所述可行解集合中的最优的一组路径。本发明属于船舶制造及运输技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118822071A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411310517.0
申请日：2024-09-20
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/047 , G06N5/01 , G06N5/04 , G06Q10/067 , G06F17/10
Abstract: 本发明提供了一种邮轮船上多乘客行程全局规划方法，属于邮轮运维技术领域，本发明中通过将邮轮船上多乘客行程全局规划问题建模为虑及场所容量和时间窗的多智能体定向问题模型，将邮轮乘客行程属性约束、服务场所属性约束和乘客行程间耦合约束转化为数学模型中的状态变量和控制变量约束，利用最优效益密度构造法，获得高质量的初始解，进而利用改进破坏‑修复算子的自适应大邻域搜索算法来解决虑及场所容量和时间窗的多智能体定向问题，能够给出满足邮轮复杂环境约束、可用性好、合理性强的邮轮船上多乘客全局行程方案，对提高以大型邮轮为代表的高技术远洋客船乘客满意度和船上服务质量具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118396322A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410612924.0
申请日：2024-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种多资源约束的装配流水车间调度方法，属于流水车间调度技术领域。包括以下步骤：建立多资源约束的装配流水车间调度模型；多资源约束的装配流水车间调度问题编码及解码；基于改进灰狼算法的多资源约束装配流水车间调度问题求解。本发明在考虑了产品装配机器、装配工人、备件资源补充与消耗等多类约束的基础上，构建船舶装配流水车间调度模型，本发明考虑的多资源约束更加符合船舶装配流水车间的作业环境，更符合现实环境的装配流水车间调度策。
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公开(公告)号：CN117350444A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311221731.4
申请日：2023-09-21
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
IPC: G06Q10/047 , G06N3/126 , G06Q10/083
Abstract: 本发明涉及基于遗传算法的AGV运输车在船上选址‑路径优化方法，属于邮轮建造物流管理技术领域。解决在邮轮船等的狭小复杂的环境时，其车辆调度难度依然很大的问题。包括以下步骤：构建模型包括变量、目标函数、约束条件，遗传算法包括编码解码、种群初始化、适应度函数计算、选择算子、交叉运算、变异运算、算法终止条件。本发明克服了狭小、复杂环境，大大减小无人运输车调度的难度。
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公开(公告)号：CN116304510A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310218670.X
申请日：2023-03-09
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种自适应阻尼矩阵最小二乘五轴机床奇异规避方法。现有五轴机床奇异规避方法主要从“几何”角度调整刀轴矢量使其避开奇异构型，与之不同，本发明方法从“数学”角度出发，通过对用于将工件坐标系刀具路径转换为机床坐标系坐标过程雅可比伪逆矩阵增加自适应阻尼对角阵，改善雅可比伪逆矩阵条件数，从而避免奇异现象。在阻尼对角阵的计算过程中，同时考虑条件数阈值、刀轴矢量误差极限、刀触点不变原则，建立阻尼矩阵自适应模型，实现了刀轴矢量误差约束下五轴加工轨迹生成过程中奇异现象的实时规避。
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公开(公告)号：CN119760501A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411806284.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 本发明属于数据处理与管理技术领域，提供一种基于正交矩阵‑自编码器的无序多分类变量编码方法，包括步骤1、使用正交矩阵进行无序多分类变量编码；步骤2、使用贝叶斯优化自编码器超参数；步骤3、使用优化后的自编码器进行正交数值向量降维；步骤4、使用低维数值编码输入至神经网络模型进行目标预测。它涉及将无序多分类变量映射为低维数值向量，以输入至神经网络模型进行目标预测。本发明通过正交矩阵对无序多分类变量进行数值编码，保证编码之间位置独立、距离相等、大小相同；其次使用自编码器对数值编码开展表征学习后进行降维，保证输入至神经网络的数据学习到了正交矩阵的相关特点的同时又是低维的。
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