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公开(公告)号：CN118428851A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410501297.3
申请日：2024-04-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06Q10/0835 , G06Q10/083 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及基于订单批处理的生产与仓储智能联动决策方法及服务平台，该方法包括：获取预规划的排产信息和当前预规划的仓储信息，排产信息关联对应的生产总成本和生产下线时间序列，仓储信息关联对应的仓储总成本和排库时间序列；对生产总成本、生产下线时间序列、仓储总成本和排库时间序列，利用改进的协同优化算法和动态容差进行协同优化，以更新当前生产耦合变量期望值和当前排库耦合变量期望值；判断完成当次迭代的候选排产信息所对应的生产下线时间序列和候选仓储信息所对应的排库时间序列是否满足预设的一致性约束，并在判断到满足预设的一致性约束时，将对应的候选排产信息和对应的候选仓储信息作为协同规划结果。
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公开(公告)号：CN118396570A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410827585.8
申请日：2024-06-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及大规模家电制造产业链多级协同决策方法及服务平台，该方法包括：接收处于当前生产作业环节的各个层级的决策节点所上传的第一决策结果，获取每个层级对应的协同决策节点生成的第二决策结果；在根据同一层级对应的第一决策结果和第二决策结果，确定出每个层级当次协同优化的不一致性惩罚参数之后，分别计算所有层级前后两次协同优化对应的不一致性惩罚参数的第一差值，根据第一差值，指引各个层级的决策节点和所属的协同决策节点进行作业决策规划迭代，直至第一差值小于预设阈值，以及迭代生成的每个层级对应的候选不一致性惩罚参数为预设目标值时，将与所有层级对应的候选不一致性惩罚参数所对应的第一决策结果作为多级协同决策结果。
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公开(公告)号：CN118331208A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410625719.8
申请日：2024-05-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本申请涉及优化与实时反应混合式拣货装配同步决策方法、服务平台及介质，该方法包括：获取在接收到调度排序修正指令时所执行的拣货装配作业信息；根据每个操作批次对应的生产订单中未完成目标操作的产品的比率，对当前作业数据队列所对应的操作批次进行排序更新，得到对应的候选作业数据队列，操作批次包括拣货装配作业信息中的拣货批次和装配批次其中之一，目标操作包括分拣操作和装配操作其中之一；确定候选作业数据队列对应的每个操作批次的目标截止时间，根据目标截止时间与当前时刻的差值，确定对应的操作批次的实时优先级，以及基于实时优先级，对候选作业数据队列所对应的每个操作批次进行排序更新，生成包括目标作业数据队列的决策结果。
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公开(公告)号：CN118134057A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410547816.X
申请日：2024-05-06
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及城市生活垃圾四分类中转站优化选址方法及服务平台，该方法包括：利用粒子群优化算法，对包括多个中转站粒子的中转站粒子群进行种群搜索迭代，生成当前对应的中转站粒子群，中转站粒子位置关联目标函数；从完成利用粒子群优化算法和与目标函数对应的目标决策项进行种群搜索迭代的收集点粒子群中，获取所有收集点粒子，确定每个收集点粒子当前对应的收集点粒子位置；根据与收集点粒子位置对应的目标决策项所对应的目标函数，计算当前对应的中转站粒子群中的每个中转站粒子的适应度，根据适应度，重复执行利用粒子群优化算法，对当前对应的中转站粒子群和收集点粒子群进行种群搜索迭代，直至适应度满足适应度限定，得到选址结果。
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公开(公告)号：CN116911727A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310858966.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q30/0283 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及物流节点选址与配送路径规划方法、装置及存储介质，该方法包括：获取多个第一中转站对应的第一选址路径规划信息，第一选址路径规划信息是基于第一揽投配送信息和揽投网点归属信息，利用模拟退火算法和预设的邻域搜索算法进行规划所生成的；在多个第一中转站中确定关联的多个目标中转站，根据目标中转站的位置信息，利用模拟退火算法进行路径规划，得到第一路径规划信息，第一路径规划信息包括多条具有多个目标中转站的中转揽投路径；基于目标中转站对应的第一选址路径规划信息，确定每条中转揽投路径对应的第二选址路径规划信息；根据第二选址路径规划信息对应的揽投总成本，从多条中转揽投路径中选取目标中转揽投路径及确定规划结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110989945B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201911211473.5
申请日：2019-12-02
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开基于物联网的3D远程打印控制系统及控制方法，该控制系统包括远程控制终端、云服务平台和3D打印机；远程控制终端装载有APP,远程控制终端能通过网络连接云服务平台，云服务平台通过网络连接3D打印机和连接数据库；远程控制终端能通过登录APP访问和连接云服务平台及将待打印3D模型文件加密后传送至云服务平台，远程控制终端能通过云服务平台远程控制3D打印机打印和实时查询3D打印机的打印状态信息；云服务平台能在验证远程控制终端身份后，加密和/或解密由远程控制终端传送的加密的3D模型文件并传送至数据库或3D打印机；3D打印机能下载并打印由云服务平台传送的3D模型文件，和反馈3D打印机的打印状态信息。
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公开(公告)号：CN111581580B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010325030.5
申请日：2020-04-23
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F17/10 , G06Q10/04 , G06Q10/083 , G06Q10/109
Abstract: 本发明公开了一种基于可变邻域下降混合算法的轮渡服务网络优化方法，包括先针对轮渡服务网络，构建FNDP‑SA的整数规划模型；基于给定的航段，采用第一启发式算法生成可行的轮渡时间表；然后采用第二启发式算法，根据轮渡时间表生成初始解；再设计可变邻域下降算法使用的一系列邻域；为避免搜索陷入局部最优状态，基于禁忌搜索TS设计接收准则；最后采用基于可变邻域下降算法迭代地对初始解进行改善：在每一次迭代中，基于接收准则，搜索邻域内是否有更优的解决方案，直至搜索过程终止，以此完成对初始解决方案的优化。本发明可以提供更优化的渡轮服务方案，优化渡轮服务网络，适用于规模较大的轮渡运输。
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公开(公告)号：CN110033239B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN201910301784.4
申请日：2019-04-16
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开基于贪婪算法的排考方法、装置、设备及介质,该排考方法包括:根据获取的高校教务系统中的考试任务集之教室信息集确定每一待排考的考试任务所需监考教师的总人数;利用贪婪算法,对从高校教务系统中获取的监考教师信息集中的所有监考教师逐个遍历并选出依次满足贪婪规则的监考教师,贪婪规则依次为:选取的监考教师的排考中不包含当前考试任务、与当前考试任务不冲突、监考教师的选取满足教师群体选择规律、选取的监考教师排考任务数最少;监考教师信息集包括监考教师姓名和教师群体编号；对每一考试任务分配匹配人数的选出的监考教师。本发明能解决现有中通过手工排考导致的人力/物力/资源浪费严重、执行环节间运作不协调问题。
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公开(公告)号：CN115294148A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211001606.8
申请日：2022-08-19
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本申请涉及的基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法、装置和存储介质，其中，该基于分水岭算法的颗粒物粒径分析方法包括：获取带预设参照物的颗粒物图像；对带预设参照物的颗粒物图像进行预处理和距离变换，得到第一标记图像；将第一标记图像中的像素点作为初始标记，基于初始标记，利用基于标记的分水岭分割算法处理颗粒物图像，得到与颗粒物图像对应的第一分割图像；根据预设参照物的实际面积与预设参照物在第一分割图像中的像素面积的比例，计算得到颗粒物的横截面积，进而得到颗粒物的等效粒径数据。通过本申请，解决了相关技术中对颗粒物粒径分析时效性较低、准确率不高的问题，实现了灵活快速且精准的颗粒物粒径分析的有益效果。
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