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公开(公告)号：CN112561448B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202011562693.5
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06N3/126
Abstract: 基于改进遗传算法的多任务下堆垛机调度算法，本发明涉及路径规划领域的堆垛机调度算法，具体涉及一种改进的遗传算法，弥补了堆垛机应用传统遗传算法早熟易收敛、调度效率低的缺点。本发明的步骤为：一、采用数字编码方式对出库和入库任务进行编码；二、通过坐标定义调度适应度求解公式；三、将初始种群按照本专利所提出的弱者扶持阶段、公平竞争阶段、强者加持阶段进行三阶段的个体选择；四、从个体中随机选择一个基因交叉，再对个体中的基因进行变异，最终输出调度适应度最大的个体。本发明的主要思想是对结合堆垛机的调度特点对传统遗传算法进行改进，进而提高堆垛机的调度效率，该算法工程实用性强、具有很好的推广价值。
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公开(公告)号：CN112734324A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011562669.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于蚁群算法和改进型遗传算法的仓储物流AGV路径规划算法，它涉及蚁群算法、遗传算法，解决了传统方法计算耗时、易早熟收敛、易陷入局部最优的缺陷。本发明的步骤为：一、对场地建立网格化划分与编码；二、用基于障碍物信息的改进蚁群算法生成用于遗传进化的初始AGV路径；三、用基于三阶段遗传算法迭代选择AGV最优路径；四、对具有重合点的不同AGV路径进行末端交叉；五、对AGV路径进行有利变异；六、重新计算AGV路径适应度，判定迭代是否终止，对终止后的AGV路径进行轨迹圆滑处理。本发明的基本思想是将改进的蚁群算法和改进的遗传算法相结合，加快迭代收敛速度，得到运行效率更高的AGV路径，工程适用性强。
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公开(公告)号：CN112734324B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202011562669.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/047 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 基于蚁群算法和改进型遗传算法的仓储物流AGV路径规划算法，它涉及蚁群算法、遗传算法，解决了传统方法计算耗时、易早熟收敛、易陷入局部最优的缺陷。本发明的步骤为：一、对场地建立网格化划分与编码；二、用基于障碍物信息的改进蚁群算法生成用于遗传进化的初始AGV路径；三、用基于三阶段遗传算法迭代选择AGV最优路径；四、对具有重合点的不同AGV路径进行末端交叉；五、对AGV路径进行有利变异；六、重新计算AGV路径适应度，判定迭代是否终止，对终止后的AGV路径进行轨迹圆滑处理。本发明的基本思想是将改进的蚁群算法和改进的遗传算法相结合，加快迭代收敛速度，得到运行效率更高的AGV路径，工程适用性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112763225B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202011562623.X
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于拉普拉斯特征映射算法的传感器误差识别及消除方法，它涉及发动机测试领域，采取环状对称测温结构、拉普拉斯特征映射及小波基降噪算法完成对发动机温度的连续精准测量。本发明的步骤为：一、为应对发动机尾焰发生偏转所产生的气流扰动，布置发动机燃烧室环状对称结构测量装置。二、为了对测量干扰及时有效地减弱和去除，再进一步通过拉普拉斯特征映射算法降维处理得到目标温度值。三、最后通过小波变换滤波进行传感器温度信号降噪处理，选取小波基Coif5进行温度信号降噪处理来消除发动机尾焰温度变化规律复杂而导致的测量误差。本发明可有效解决温度变化规律复杂所导致的测温准确度差的问题、以及测量干扰难以及时有效去除的问题。
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公开(公告)号：CN117852168A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311743730.6
申请日：2023-12-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , F41G3/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出基于哈里斯鹰粒子群的三维多导弹协同博弈制导律方法。所述方法首先，建立一个更精确的三维多导弹协同拦截机动目标的非线性模型，并开发一种精确的零控脱靶量计算方法。基于此方法，进一步构建了多导弹协同拦截的博弈性能目标函数。并采用了哈里斯鹰粒子群优化算法来计算制导指令，旨在以最优的燃料消耗实现最优的拦截效果。通过交战场景的仿真实验，验证了基于哈里斯鹰粒子群优化算法的三维协同博弈制导律的优越性和有效性。本发明所述方法提出了新的零控脱靶量概念、协同博弈性能目标函数和优化算法，为多导弹协同拦截机动目标提供了一种有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN112561448A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011562693.5
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于改进遗传算法的多任务下堆垛机调度算法，本发明涉及路径规划领域的堆垛机调度算法，具体涉及一种改进的遗传算法，弥补了堆垛机应用传统遗传算法早熟易收敛、调度效率低的缺点。本发明的步骤为：一、采用数字编码方式对出库和入库任务进行编码；二、通过坐标定义调度适应度求解公式；三、将初始种群按照本专利所提出的弱者扶持阶段、公平竞争阶段、强者加持阶段进行三阶段的个体选择；四、从个体中随机选择一个基因交叉，再对个体中的基因进行变异，最终输出调度适应度最大的个体。本发明的主要思想是对结合堆垛机的调度特点对传统遗传算法进行改进，进而提高堆垛机的调度效率，该算法工程实用性强、具有很好的推广价值。
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公开(公告)号：CN117852168B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202311743730.6
申请日：2023-12-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , F41G3/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出基于哈里斯鹰粒子群的三维多导弹协同博弈制导律方法。所述方法首先，建立一个更精确的三维多导弹协同拦截机动目标的非线性模型，并开发一种精确的零控脱靶量计算方法。基于此方法，进一步构建了多导弹协同拦截的博弈性能目标函数。并采用了哈里斯鹰粒子群优化算法来计算制导指令，旨在以最优的燃料消耗实现最优的拦截效果。通过交战场景的仿真实验，验证了基于哈里斯鹰粒子群优化算法的三维协同博弈制导律的优越性和有效性。本发明所述方法提出了新的零控脱靶量概念、协同博弈性能目标函数和优化算法，为多导弹协同拦截机动目标提供了一种有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN112763225A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011562623.X
申请日：2020-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于拉普拉斯特征映射算法的传感器误差识别及消除方法，它涉及发动机测试领域，采取环状对称测温结构、拉普拉斯特征映射及小波基降噪算法完成对发动机温度的连续精准测量。本发明的步骤为：一、为应对发动机尾焰发生偏转所产生的气流扰动，布置发动机燃烧室环状对称结构测量装置。二、为了对测量干扰及时有效地减弱和去除，再进一步通过拉普拉斯特征映射算法降维处理得到目标温度值。三、最后通过小波变换滤波进行传感器温度信号降噪处理，选取小波基Coif5进行温度信号降噪处理来消除发动机尾焰温度变化规律复杂而导致的测量误差。本发明可有效解决温度变化规律复杂所导致的测温准确度差的问题、以及测量干扰难以及时有效去除的问题。
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