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公开(公告)号：CN118365099B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410789432.9
申请日：2024-06-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/092 , G06Q10/083 , G06F18/10
Abstract: 本申请公开了一种多AGV调度方法、装置、设备及存储介质，涉及物流仓储技术领域。该方法包括：收集实时环境信息并通过深度编解码网络建模为实时环境状态表示；构建基于扩散模型和多智能体强化学习的多AGV动态调度模型并利用实时环境状态表示对多AGV动态调度模型进行训练，以得到目标多AGV动态调度模型；其中，扩散模型使用无分类器指导以及在预设低温范围内进行采样，以及基于去噪扩散概率模型的训练方式生成动作序列；多智能体强化学习采用集中训练和分散执行的训练框架；将目标环境信息动态输入目标多AGV动态调度模型，以动态输出多AGV的动作序列。通过本申请的技术方案，可以实现多AGV动态调度并提升多AGV调度的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118428858B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410817209.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/087 , G06F40/49 , G06N20/00 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06F16/23 , G06F16/242
Abstract: 本申请公开了一种基于大语言模型的仓储管理方法、装置、设备及介质，涉及大模型领域，包括：基于预设仓库信息和预设货物信息创建仓储数据库；所述仓储数据库的初始状态为空；构建初始大语言模型，并基于预设语料库对所述初始大语言模型进行训练，以得到目标大语言模型；基于预设代码生成方法生成所述仓储数据库的操作代码，并将所述目标大语言模型接入所述仓储数据库，以基于所述目标大语言模型利用所述操作代码对所述仓储数据库进行仓储管理。通过建构大语言模型并接入数据库，无需专门的操作界面，相关人员通过使用自然语言与系统进行交流，仓储系统即可自动解决用户的相关需求，提高了仓储管理的效率以及用户的体验。
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公开(公告)号：CN118378758B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410805919.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/042 , G06N3/0985 , G06Q10/0631
Abstract: 本申请公开了一种基于元优化器的物资调度方法、装置、电子设备及介质，其通过将所述物资调度问题转化为基于所述连通图的二元组合优化问题，利用元优化器构建二元组合优化问题对应的若干个初始可行解，根据各初始可行解和二元组合优化问题，进行迭代优化，获得二元组合优化问题对应的最优解集，根据问题优化目标，确定最优解集中各最优解对应的优化目标期望值，从最优解集中确定全局最优解，利用全局最优解进行物资调度。本申请能够利用元优化器根据物资调度问题，进行多次迭代优化后得到全局最优解，实现了高效搜索物资调度问题的较优解，完成对物资调度问题的深度分析，有效提高物资调度的效率和质量。本申请可广泛应用于物资调度技术领域。
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公开(公告)号：CN118378758A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410805919.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/042 , G06N3/0985 , G06Q10/0631
Abstract: 本申请公开了一种基于元优化器的物资调度方法、装置、电子设备及介质，其通过将所述物资调度问题转化为基于所述连通图的二元组合优化问题，利用元优化器构建二元组合优化问题对应的若干个初始可行解，根据各初始可行解和二元组合优化问题，进行迭代优化，获得二元组合优化问题对应的最优解集，根据问题优化目标，确定最优解集中各最优解对应的优化目标期望值，从最优解集中确定全局最优解，利用全局最优解进行物资调度。本申请能够利用元优化器根据物资调度问题，进行多次迭代优化后得到全局最优解，实现了高效搜索物资调度问题的较优解，完成对物资调度问题的深度分析，有效提高物资调度的效率和质量。本申请可广泛应用于物资调度技术领域。
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公开(公告)号：CN118428858A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410817209.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/087 , G06F40/49 , G06N20/00 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06F16/23 , G06F16/242
Abstract: 本申请公开了一种基于大语言模型的仓储管理方法、装置、设备及介质，涉及大模型领域，包括：基于预设仓库信息和预设货物信息创建仓储数据库；所述仓储数据库的初始状态为空；构建初始大语言模型，并基于预设语料库对所述初始大语言模型进行训练，以得到目标大语言模型；基于预设代码生成方法生成所述仓储数据库的操作代码，并将所述目标大语言模型接入所述仓储数据库，以基于所述目标大语言模型利用所述操作代码对所述仓储数据库进行仓储管理。通过建构大语言模型并接入数据库，无需专门的操作界面，相关人员通过使用自然语言与系统进行交流，仓储系统即可自动解决用户的相关需求，提高了仓储管理的效率以及用户的体验。
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公开(公告)号：CN118365099A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410789432.9
申请日：2024-06-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/092 , G06Q10/083 , G06F18/10
Abstract: 本申请公开了一种多AGV调度方法、装置、设备及存储介质，涉及物流仓储技术领域。该方法包括：收集实时环境信息并通过深度编解码网络建模为实时环境状态表示；构建基于扩散模型和多智能体强化学习的多AGV动态调度模型并利用实时环境状态表示对多AGV动态调度模型进行训练，以得到目标多AGV动态调度模型；其中，扩散模型使用无分类器指导以及在预设低温范围内进行采样，以及基于去噪扩散概率模型的训练方式生成动作序列；多智能体强化学习采用集中训练和分散执行的训练框架；将目标环境信息动态输入目标多AGV动态调度模型，以动态输出多AGV的动作序列。通过本申请的技术方案，可以实现多AGV动态调度并提升多AGV调度的效率。
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