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公开(公告)号：CN113726894A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111019147.1
申请日：2021-09-01
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习的多车应用计算卸载方法及终端，基于多个智能网联汽车、多个路边单位以及与所述多个智能网联汽车对应的多个DNN应用构建车辆边缘计算网络；根据所述车辆边缘计算网络确定计算卸载问题，并根据所述计算卸载问题建立马尔科夫决策过程模型；基于所述马尔科夫决策过程模型使用SA‑MADDPG算法确定卸载策略，并执行所述卸载策略，马尔科夫决策过程模型能够准确地描述多车计算卸载的过程，结合模拟退火的多智能体深度确定性策略梯度算法能够避免陷入局部最优解，加快收敛速度，有效地适应动态的多车环境，以此确定出最优的卸载策略，从而降低卸载失败率。
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公开(公告)号：CN111352713B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202010118236.0
申请日：2020-02-26
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明公开边缘环境面向时延优化的自动驾驶推理任务工作流调度方法，考虑不同时间片中自动驾驶车辆产生的推理任务的差异以及边缘环境中边缘节点的动态变化情况，结合边缘计算，优化科学工作流传输时延。该方法考虑不同时间片中自动驾驶车辆产生的推理任务的差异以及边缘环境中边缘节点对调度处理时延的影响；通过引入Metropolis准则，平衡算法的探索与开发。有效降低边缘环境下的自动驾驶推理任务调度时延。
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公开(公告)号：CN113361692B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110721142.7
申请日：2021-06-28
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种锂电池剩余寿命结合预测方法，其根据采集的锂电池容量数据，将构造好的组合模型通过优化算法求解非线性多元函数最小值来构造一种新的预测方法，通过迭代前一次预测值的误差使得结合之后预测算法精度更高，并且以标准差作为误差判断，来计算训练集的总误差以获得最优的权重值，采用以上技术方案对于锂电池寿命预测精度有较大提高。
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公开(公告)号：CN116050235A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310176231.7
申请日：2023-02-28
Applicant: 福建贞仕信息科技有限公司 , 福建师范大学
Abstract: 本发明公开了一种云边环境下工作流数据布局的方法及存储介质，对云边环境进行数学表示，基于副本生成开销和数据传输开销，以最小化总时延为目标，将数据布局问题建模为0‑1整数规划问题，得到数学问题模型；采用基于遗传算法算子的非线性惯性权重离散粒子群优化算法，在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子，并根据粒子和全局粒子的差异自适应调整惯性权重，以对所述数学问题模型求解；根据求解结果进行工作流数据布局；能够有效降低时延；且在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子，增强了粒子群算法的搜索能力，避免早熟收敛，并根据当前粒子和全局粒子的差异自适应调整惯性权重，使寻优过程更有效率。
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公开(公告)号：CN114742284A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210306082.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 福建师范大学 , 福建时代星云科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种面向多目标优化的电动汽车充电调度方法，包括步骤：构建车辆准入机制，对进入停车场的车辆进行限制；对运营商利润最大化和车主满意度最大化的两个优化目标进行线性加权，得到进入停车场充电的每辆车辆个体的最终目标函数；随机分配车辆个体的充电时间，得到车辆个体的充电分配方案；采用遗传算法，对充电分配方案进行更新，并结合模拟退火算法判断是否接收更新后的充电分配方案；输出车辆个体最终的充电分配方案。本发明能够平衡停车场运营商的利润和车主的满意度，得到车辆的最优充电分配方案，能够同时提高运营商的利润和车主满意度，同时有效缓解配电网的负荷波动，实现停车场运营商和电动汽车车主的双赢。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111399933B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202010086242.2
申请日：2020-02-11
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明提供了一种在边缘‑云混合计算环境下的DNN任务卸载方法及终端，根据计算节点的类型、个数、待卸载的DNN任务的个数以及每个待卸载的DNN任务的层数，基于总成本最小化建立目标函数，并确定对应的约束条件，考虑了不同类型节点的计算能力、时延约束等条件的影响，保证得到的最优解的可行性，在求最优解时，还将遗传算法中的交叉操作和变异操作引入粒子群算法中并给出了具体算法，有效避免了在求最优解过程中粒子群算法容易陷入局部最优的问题。
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公开(公告)号：CN108154317B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201810073716.2
申请日：2018-01-25
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明公开多云环境下基于实例自适应分配整合的工作流组调度方法，通过预处理手段对工作流任务进行压缩，减少算法的执行时间；再设计一种基于实例执行性能的任务截止日期动态划分方法，从单工作流局部层面提高执行实例的利用率；并基于当前工作流组的性能需求，动态分配并整合相应的执行实例资源，从全局角度提高执行实例利用率，减少成本支出；最后，按照最短截止日期优先的原则，动态调度任务集到对应的实例上执行，保证各个任务在其对应子截止日期前被执行完成。本发明利用本方法同时从局部和全局两种层面分别对带截止日期工作流组优化调度和实例自适应分配整合展开深入研究，在满足工作流组性能需求的同时提高资源利用率，降低执行成本支出。
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公开(公告)号：CN113361692A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110721142.7
申请日：2021-06-28
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06N3/04 , G06K9/62 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及一种锂电池剩余寿命结合预测方法，其根据采集的锂电池容量数据，将构造好的组合模型通过优化算法求解非线性多元函数最小值来构造一种新的预测方法，通过迭代前一次预测值的误差使得结合之后预测算法精度更高，并且以标准差作为误差判断，来计算训练集的总误差以获得最优的权重值，采用以上技术方案对于锂电池寿命预测精度有较大提高。
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公开(公告)号：CN109005211B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810700968.3
申请日：2018-06-29
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明公开一种无线城域网环境下的微云部署及用户任务调度方法，通过引入系统所能容忍的网络延时阈值克服微云负载过重以及队列时间过长缺陷，有效减小平均系统响应时间。将针对微云部署方案以及用户任务调度方案的优化问题展开研究，旨在减小被卸载任务的平均等待时间。根据给定的整数K≥1,在无线城域网中选取K个接收点部署K个微云，然后按一定的规则将无线城域网中的用户任务调度到微云上，使得用户的被卸载任务的平均等待时间最小化。本发明在负载优先算法的基础上，优化该算法的明显缺陷，根据实际情况提出最近似于最优算法的密度优先部署算法，以有效的最小化系统响应时间，显著优化了城域网络的移动应用性能。
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