公开(公告)号：CN112005679A

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN202010842057.1

申请日：2020-08-20

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王旭坪 ,  林娜 ,  阮俊虎 ,  胡祥培

IPC: A01C21/00 ,  G06F30/20 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/02 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明属于农业生产与运营管理领域，具体涉及一种精准农业的水肥一体化分配方法。本发明的分配方法采用运筹优化的建模思想，在优化过程中同时考虑水肥系统的长期经济与环境目标，将有限的水肥资源在不同时期分配给不同作物，并设计了混合遗传算法对该模型进行求解。本发明为求解精准农业中的水肥分配问题提出了求解思路，将有助于提高精准农业的水肥管理效率，促进精准农业的可持续性发展。

公开(公告)号：CN109919539B

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN201910139811.2

申请日：2019-02-26

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 史彦军 ,  林娜 ,  张同亮

IPC: G06Q10/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明属于物流管理领域，具体涉及一种合作式物流问题的利润分配方法，本方法步骤如下：第一步，进行合作式物流问题路径规划，得到联盟以及子联盟的运输成本，设总公司有m个子公司，在合作式物流规划中，总公司将p(p＜m)个子公司组成联盟Q。p个子公司共有n个订单需要满足，F为联盟Q中任意子公司组成的子联盟，第二步，基于联盟Q以及部分子联盟B的运输成本，采用Shapley value方法进行联盟收益分配。本发明基于合作式物流问题的路径规划结果，考虑联盟中成员的边际贡献值，因而收益分配结果更为公平合理，有助于促进合作式物流规划的成功。

公开(公告)号：CN109657928B

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN201811429564.1

申请日：2018-11-28

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 史彦军 ,  林娜 ,  张同亮

IPC: G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G06Q10/06

Abstract: 本发明属于多传感器管理领域,具体涉及一种车载传感器系统的闭环协同调度框架的协同调度方法。所述的闭环协同调度框架，包括传感器集合层、决策层和融合层；传感器集合层表示异构的传感器资源集合。融合层结合环境因素以及传感器的观测数据，对目标进行状态估计以及下一个时刻的状态预测，并生成相应的目标态势图像。决策层利用融合层提供的数据信息以及目标态势图像，进行平台路径规划，产生的环境观测需求传递给车载传感器系统。决策层根据平台路径规划结果产生传感器的调度命令，指导传感器集合进行动作更新，实现复杂多变的环境下多传感器的精确探测和追踪。本发明实现传感器资源的高效分配，最终实现多传感器探测、目标追踪的风险最小化。

公开(公告)号：CN112598258A

公开(公告)日：2021-04-02

申请号：CN202011494914.X

申请日：2020-12-17

Applicant: 西北农林科技大学 ,  大连理工大学 ,  北京京东尚科信息技术有限公司

Inventor： 阮俊虎 ,  林娜 ,  王旭坪 ,  胡祥培 ,  李娅 ,  刘天军 ,  乔志伟 ,  王华

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/08

Abstract: 一种最先一公里中的多类型预冷服务资源调度优化方法，该调度优化方法同时考虑两种类型的预冷服务资源，即固定预冷站与预冷车，本发明在模型部分，构建了双目标优化模型，即最小化预冷服务提供商的运作成本，最大化农户对预冷服务的满意度；在求解部分，首先基于自适应大邻域搜索算法，求解以最大化满意度为目标的模型，进而将满意度目标转化为一个约束，求解以最小化成本为目标的模型，得到一定满意度下，预冷服务提供商运作成本最小的解。本发明为调度优化最先一公里中固定式与移动式预冷服务资源提出了思路，为预冷服务提供商高效开展预冷服务提供了关键决策支持。

公开(公告)号：CN109919539A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910139811.2

申请日：2019-02-26

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 史彦军 ,  林娜 ,  张同亮

IPC: G06Q10/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明属于物流管理领域，具体涉及一种合作式物流问题的利润分配方法，本方法步骤如下：第一步，进行合作式物流问题路径规划，得到联盟以及子联盟的运输成本，设总公司有m个子公司，在合作式物流规划中，总公司将p(p＜m)个子公司组成联盟Q。p个子公司共有n个订单需要满足，F为联盟Q中任意子公司组成的子联盟， 第二步，基于联盟Q以及部分子联盟B的运输成本，采用Shapley value方法进行联盟收益分配。本发明基于合作式物流问题的路径规划结果，考虑联盟中成员的边际贡献值，因而收益分配结果更为公平合理，有助于促进合作式物流规划的成功。

公开(公告)号：CN109559062A

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201910010718.1

申请日：2019-01-07

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 张同亮 ,  林娜 ,  史彦军 ,  屈福政

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/08 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明属于物流管理领域，具体涉及一种合作式物流问题的任务分配与路径规划方法。第一步建模型，总公司辖有M个子公司，所有子公司共有N个订单需要满足，子公司统一使用具有相同载重量的车型运送货物；目标是得到运输距离最短的路径行驶方案；第二步，求解模型，订单重分配的结果是将总订单进行重新分配，从而根据订单的地理位置互补性将订单分配给相对最近的子公司，实现总订单的最优分配。下一步就是基于Sm、Rm进行子公司内部的车辆路径规划，目标是优化每一个子公司的运输成本，得到运输距离最小的车辆配送路线。本发明有助于减少物流公司及其子公司的运输成本，并有助于减少CO2的排放，从而实现公司间的共赢与环境友好型发展。