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公开(公告)号：CN113626406B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110779142.2
申请日：2021-07-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于工地、建筑和构件关系模型的信息获取方法和装置，其中方法包括：接收查询请求；从内存数据结构层中获取所述查询请求对应的目标信息；返回所述目标信息；其中，所述内存数据结构层包括工地集合、建筑集合和构件列表，所述工地集合用于存储工地对象，每一工地对象均对应一个建筑集合，所述建筑集合用于存储对应工地对象中的建筑对象，每一建筑对象均对应一个构件列表，所述构件列表用于存储构建对应建筑对象的构件对象，解决了构件生产的工厂端和施工工地端的信息不统一的问题，支持构件生产工厂按需组织构件的生产，减少产品库存的积压。
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公开(公告)号：CN115294784B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210709165.0
申请日：2022-06-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种多路口交通信号灯控制方法、装置、电子设备及存储介质，采用的本地共享模型在训练时并不需要其他路口的训练样本，而是以联邦强化学习算法，借助于初始本地私有模型以及中央处理器智能体中与初始本地共享模型结构相同的初始全局模型进行集中‑分布式协同训练得到，可以保证各路口的时序交通状态信息观测样本的隐私性，即使不共享的情况下也可以得到准确的本地共享模型，避免了数据孤岛问题的出现。而且，由于采用基于联邦强化学习算法的集中‑分布式协同训练的方式，可以避免出现现有技术中对强化学习智能体训练时探索空间会呈现指数级增长的问题出现，可以实现最优化全局道路网络的交通状况。
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公开(公告)号：CN115294784A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210709165.0
申请日：2022-06-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种多路口交通信号灯控制方法、装置、电子设备及存储介质，采用的本地共享模型在训练时并不需要其他路口的训练样本，而是以联邦强化学习算法，借助于初始本地私有模型以及中央处理器智能体中与初始本地共享模型结构相同的初始全局模型进行集中‑分布式协同训练得到，可以保证各路口的时序交通状态信息观测样本的隐私性，即使不共享的情况下也可以得到准确的本地共享模型，避免了数据孤岛问题的出现。而且，由于采用基于联邦强化学习算法的集中‑分布式协同训练的方式，可以避免出现现有技术中对强化学习智能体训练时探索空间会呈现指数级增长的问题出现，可以实现最优化全局道路网络的交通状况。
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公开(公告)号：CN113626406A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110779142.2
申请日：2021-07-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于工地、建筑和构件关系模型的信息获取方法和装置，其中方法包括：接收查询请求；从内存数据结构层中获取所述查询请求对应的目标信息；返回所述目标信息；其中，所述内存数据结构层包括工地集合、建筑集合和构件列表，所述工地集合用于存储工地对象，每一工地对象均对应一个建筑集合，所述建筑集合用于存储对应工地对象中的建筑对象，每一建筑对象均对应一个构件列表，所述构件列表用于存储构建对应建筑对象的构件对象，解决了构件生产的工厂端和施工工地端的信息不统一的问题，支持构件生产工厂按需组织构件的生产，减少产品库存的积压。
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