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公开(公告)号：CN118428572A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410609079.1
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的二维装箱车辆路径规划方法，针对物流行业广泛存在的路径规划问题，考虑货物装箱及拆分后混装等实际场景，建立了基于改进粒子群算法的二维装箱约束下车辆路径规划算法，实现了根据订单的是否可拼车及是否可拆分等属性，确定装箱及运输方式，并计算运输成本，以优选出具有较低成本的最佳运输方案，以提升货物运输效率，降低物流运输成本。
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公开(公告)号：CN119338062A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411448513.9
申请日：2024-10-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO训练的分位数神经网络的备件预测方法，结合分位数回归神经网络(QRNN)与循环神经网络(RNN)构建了备件需求预测模型，通过分位数回归分析能够更全面地捕捉备件需求的条件分布特征，进而提供对需求波动的深刻洞察，同时，RNN的引入使得模型能够有效处理时间序列数据中的时序依赖性，从而在预测过程中考虑到过去需求对当前需求的影响，有效提高了备件管理的效率，降低了库存成本，提升了客户服务的质量和满意度，为制造和服务行业带来了重要的经济效益和竞争优势，因此具有广泛的应用前景，能够在各类电子产品及其售后服务中发挥重要作用。
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公开(公告)号：CN119130060A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411260916.0
申请日：2024-09-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于改进分布估计算法的多无人机任务分配方法，在现有分布估计算法的生成概率部分采用数学阈值模型，通过生成可表现出无人机当前自身能力的概率模型，实现在后续种群迭代中更快地达到收敛效果，此外，本发明还融合了两种局部搜索策略，有效应对优化过程中可能出现的陷入局部最优解的问题，通过对路径中的非相邻段进行交换能够打破现有解的局部结构探索新的更优解，插入操作能够有效减少等待时长带来的资源浪费，进而达到局部优化的效果，提高了求解质量，降低了无人机的飞行成本。
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公开(公告)号：CN118428572B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410609079.1
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的二维装箱车辆路径规划方法，针对物流行业广泛存在的路径规划问题，考虑货物装箱及拆分后混装等实际场景，建立了基于改进粒子群算法的二维装箱约束下车辆路径规划算法，实现了根据订单的是否可拼车及是否可拆分等属性，确定装箱及运输方式，并计算运输成本，以优选出具有较低成本的最佳运输方案，以提升货物运输效率，降低物流运输成本。
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