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公开(公告)号：CN119398594A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411478532.6
申请日：2024-10-22
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/083 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出了基于城市群的绿色物流效率评价分析模型构建方法，包括：步骤一、构建城市群绿色物流效率评价指标框架；构建城市群绿色物流环境变量指标体系，所述环境变量指标体系包括人均地区生产总值城镇化率和物流固定资产投入占地区固定资产投资的比重；根据城市群绿色物流效率评价指标框架和城市群绿色物流环境变量指标体系构建超效率SBM‑SFA‑Malmquist指数模型三阶段分析模型。本发明构建了系统性分析城市群绿色物流效率的指标体系，构建应用于城市群绿色物流效率评价的模型方法，其次通过长江中游城市群绿色物流效率评价案例验证了评价指标体系及模型方法的合理性，并归纳制约其绿色物流发展的因素。
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公开(公告)号：CN119398415A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411470438.6
申请日：2024-10-21
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06Q10/0631 , H02J7/00 , G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , G06N3/092 , H01M10/42
Abstract: 本发明公开了一种基于DQN算法的重型卡车电池系统智能决策方法及相关设备，首先分析了重型卡车电池系统的组成结构和运行能量流动关系，构建了详细的电池能耗计算模型；接着，从能耗计算模型中抽象出约束条件和优化目标，并将决策问题转化为马尔可夫决策过程；通过设计深度强化学习的状态、动作和奖励函数，构建了DQN模型，并利用历史数据进行训练，生成了能够根据当前状态选择最优动作的智能模型；系统实时获取电池的状态，并通过训练好的DQN模型计算最优动作，动态调整电池的能量分配和温度控制，从而实现能耗的最小化和系统性能的最优化。本发明能显著提升重型卡车的能源效率和系统性能，提高了车辆的整体运行效率和安全性。
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公开(公告)号：CN119005499A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411021248.6
申请日：2024-07-28
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q10/30 , G06Q50/04 , G06N3/092
Abstract: 本发明提出了基于PPO算法的选择性拆卸优化方法，方法包括：根据需要拆卸的报废(EOL)产品构建拆卸废旧产品的DPN模型；根据DPN模型构建基于强化学习的选择性拆卸模型，并使用PPO算法对选择性拆卸模型进行训练；将实时需要拆卸的EOL产品输入训练后的选择性拆卸模型，得到最优的拆卸动作合集。本发明基于PPO算法的选择性拆卸优化方法不仅提高了拆卸过程的效率和效果，而且在面对复杂动态的拆卸任务时展现了更强的适应性和稳定性。此外，结合其他先进的强化学习算法并探索更优的建模方案，有望进一步提升选择性拆卸规划方法的性能和实用性，为可持续制造和资源回收提供有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN118710075A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410839060.6
申请日：2024-06-26
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种模糊垃圾产生量下的生活垃圾清运规划方法、装置及设备，所述方法包括：定义各个垃圾产生点的待清运垃圾量的模糊变量；引入基于可信性测度理论的模糊机会约束，以处理垃圾产生量的模糊性；构建模糊机会约束规划模型的目标函数，以最小化清运成本、中转站负效应以及因清运失败产生的额外成本；根据模糊变量、模糊机会约束和目标函数，构建基于可信性测度理论的模糊机会约束模型；基于模糊模拟的C‑W节约算法与改进NSGA‑II算法，求解模糊机会约束规划模型，得到各个垃圾产生点最佳垃圾运转的中转站位置以及清运车调度方案。本发明能够在垃圾产生量不确定情况下，规划出各个垃圾产生点最佳垃圾运转的中转站位置以及清运车调度方案。
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