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公开(公告)号：CN115358455A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210958758.0
申请日：2022-08-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑电池更换和混合时间窗约束的电动车路径优化方法，包括以下步骤：采集汽车装配线的基础数据和生产计划信息；建立电动配送小车的信息模型；建立考虑电池更换和混合时间窗约束的电动车路径优化问题的目标函数；确定优化过程的约束条件；采用整数编码表示优化问题的解；采用基于莱维飞行和粒子滤波强化的多目标鲸鱼优化算法求解所述目标函数，确定最优的电动车配送路径方案。与现有技术相比，本发明在物料配送过程中，充分考虑了电动车行驶里程有限的问题，同时考虑了环境和经济利益需求，从而提高生产的可持续性。
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公开(公告)号：CN112801483B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110072639.0
申请日：2021-01-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/08 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种基于静态半成套策略的混流装配线物料配送方法和系统，系统包括：感知层，采用传感器实时获得各个工位的剩余线边库存量、混合载量AGV的状态和位置；转换层，将感知层获取的数据转化为有用的信息，确定工位是否有补货需求，并汇总物料需求；网络层连接其它各层，实现数据的交换；认知层根据目标函数，通过对数据的分析，确定最优的物料配送调度策略；控制层根据认知层的认识结果，确定控制策略。与现有技术相比，本发明考虑了各工位的实时库存量、AGV的状态和位置信息等，具有能够有效地减少线边库存水平、提高物料配送效率，降低运营成本等优点。
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公开(公告)号：CN115375016A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210954112.5
申请日：2022-08-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑时间窗的地理位置分散城市微型风电场维护计划决策优化方法，包括以下步骤：采集地理位置分散的城市微型风电场的基本信息；建立维护中心和维护团队的信息模型；建立考虑时间窗的目标函数；确定优化过程的约束条件；采用混合编码表示优化问题的解；采用基于随机变化邻域下降和布谷鸟搜索的混合离散人工鱼群算法求解所述目标函数，确定最优的维护计划安排。与现有技术相比，本发明首次提出了一个专门针对城市微型风场的维护计划决策工具，填补了这一领域的空白；同时，创新性地结合了维护资源的分配和维护团队的风场间路线安排，考虑了城市环境中维护时间窗和风力状况，提高了城市微型风电场系统的运维效率。
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公开(公告)号：CN115062936A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210627651.8
申请日：2022-06-06
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/08 , G06Q50/28 , G06Q50/04 , G06F30/20 , G06N3/00 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑区域责任制的汽车装配线动态周期性物料配送调度方法，属于智能制造领域。流程如下：在研究相关约束的基础上，以最小化线边库存成本和配送能耗为目标，建立了考虑区域责任制的数学模型，确定各个搬运设备的责任工位范围；通过对汽车装配线物料配送调度问题的特征分析，采用混合编码方式对物料配送调度问题所求解进行有效表达；基于改进多目标量子粒子群算法求解数学模型。与现有技术相比，本发明在物料配送过程中，充分考虑了装配线的区域划分，并基于动态周期间隔进行物料配送，有效减少搬运设备间的路径冲突、快速响应物料需求，并达到降低配送能耗和线边库存成本的目的，从而提高汽车装配线物料配送系统的运作效率。
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公开(公告)号：CN112801483A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110072639.0
申请日：2021-01-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/08 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种基于静态半成套策略的混流装配线物料配送方法和系统，系统包括：感知层，采用传感器实时获得各个工位的剩余线边库存量、混合载量AGV的状态和位置；转换层，将感知层获取的数据转化为有用的信息，确定工位是否有补货需求，并汇总物料需求；网络层连接其它各层，实现数据的交换；认知层根据目标函数，通过对数据的分析，确定最优的物料配送调度策略；控制层根据认知层的认识结果，确定控制策略。与现有技术相比，本发明考虑了各工位的实时库存量、AGV的状态和位置信息等，具有能够有效地减少线边库存水平、提高物料配送效率，降低运营成本等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115062936B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210627651.8
申请日：2022-06-06
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q50/04 , G06F30/20 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑区域责任制的汽车装配线动态周期性物料配送调度方法，属于智能制造领域。流程如下：在研究相关约束的基础上，以最小化线边库存成本和配送能耗为目标，建立了考虑区域责任制的数学模型，确定各个搬运设备的责任工位范围；通过对汽车装配线物料配送调度问题的特征分析，采用混合编码方式对物料配送调度问题所求解进行有效表达；基于改进多目标量子粒子群算法求解数学模型。与现有技术相比，本发明在物料配送过程中，充分考虑了装配线的区域划分，并基于动态周期间隔进行物料配送，有效减少搬运设备间的路径冲突、快速响应物料需求，并达到降低配送能耗和线边库存成本的目的，从而提高汽车装配线物料配送系统的运作效率。
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公开(公告)号：CN115319742A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210943190.5
申请日：2022-08-08
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种带机器人物料搬运的柔性制造单元作业调度方法，在研究相关约束的基础上，以最小化柔性制造单元的总工期和总能耗为目标，建立了考虑能源消耗的柔性制造单元内部物料搬运机器人调度问题的双目标数学模型；构建集成了莱维飞行、加权距离更新和局部邻域搜索策略的改进多目标灰狼算法以求解数学模型，缓解灰狼算法的局部收敛现象，提高算法获得更高质量解决方案的概率。与现有技术相比，本发明的方法不仅考虑作业的操作顺序调度，而且充分考虑了机器人运输过程的调度，有效减少搬运设备间的路径冲突、快速响应物料需求，并达到降低总工期和总能耗的目的，从而在对带有物料搬运机器人的柔性制造单元进行节能的同时，提高其运作效率。
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公开(公告)号：CN114186381A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111197920.3
申请日：2021-10-14
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种装配线的机器人分配方法及装置，包括以下步骤：获取装配线信息；基于所述装配线信息和预设的约束条件，构建最小化装配线节拍的数学模型；应用预先构建的模拟退火算法和遗传算法的组合算法对所述数学模型求解，得到所述装配线的最小化节拍；基于所述最小化节拍，确定所述装配线的机器人分配。本发明的一种装配线的机器人分配方法及装置能够节省资源、降低生产成本，可适用于复杂的机器人装配系统，从而达到提高生产效率，为企业带来更大的经济效益的目的。
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公开(公告)号：CN113344487A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110556238.2
申请日：2021-05-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于线边集成超市的装配线物料配送方法和系统，线边集成超市存储有物料，装配线物料配送方法包括确定物料配送调度方案，送料工根据该物料配送调度方案将线边集成超市存储的物料配送到物料装配工位中的料箱中，物料配送调度方案的确定包括以下步骤：构建最小化送料工雇用成本和送料成本的目标函数，采用改进型和声搜索算法，确定物料配送调度方案，该物料配送调度方案包括送料工的负责工位、每次补料行为的时间、工位和为每个工位配送的物料量。与现有技术相比，本发明在保证送料工雇用成本和送料成本的最小化的同时，还具有高效、可靠等优点。
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公开(公告)号：CN113112051A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110264883.7
申请日：2021-03-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于增强学习的串行生产系统生产维护联合优化方法，包括：通过马尔可夫链表示串行生产系统的系统状态，构建包括状态空间、动作空间、转移矩阵和成本函数的马尔科夫模型；采用贪心策略求解马尔科夫模型，从动作空间中选取维护策略，构建回放记忆数据集；采用回放记忆数据集对预先建立的神经网络进行迭代训练，直至达到预设的迭代终止条件；采用训练后的神经网络，获取实际串行生产系统的生产维护策略。与现有技术相比，本发明构造马尔可夫决策过程数学模型，可反映生产系统的动态变化，结合神经网络框架和经验回放技术，优化了算法的收敛速度和求解能力，可适用于复杂度高的串行生产系统的动态决策求解需求。
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