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公开(公告)号：CN118764385A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410744475.5
申请日：2024-06-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04L41/0894 , G08G5/00 , G08G5/06
Abstract: 本发明属于多目标优化领域，涉及一种基于多目标优化算法的无人机集群异构数据采集网络部署方法。该方法利用空间几何知识计算障碍物对无线传感器信号传播影响的现实模型，结合真实环境，以覆盖度最大化和能耗最小化作为优化目标。改进了NDDEA算法，并使用改进后的多目标优化算法进行无人机集群异构数据采集网络部署模拟。本发明可有效提高无人机集群异构数据采集网络部署的覆盖程度，减小无人机集群异构数据采集网络的能耗，更贴合一般现实，并且与其他多目标进化算法相比，该方法优化得到的一组解分布性、收敛性更好。
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公开(公告)号：CN110224847B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201810408325.1
申请日：2018-05-02
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 大连理工大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于社交网络的社团划分方法、装置、存储介质及设备，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取根据社交网络中的节点生成的拓扑结构信息；获取模体的生成条件，所述模体是由至少三个连通的节点组成的切割单元；从所述社交网络中选择满足所述生成条件的各组节点，生成每组节点对应的模体；根据所述拓扑结构信息计算各个所述模体的传导率，所述传导率用于指示所述模体之间的连通性；根据各个所述模体的传导率对所述社交网络进行切割，得到各个社团。本发明实施例将由至少三个连通的节点组成的模体作为社交网络的切割单元，可以提高社团划分的效率。
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公开(公告)号：CN108510205B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810316651.X
申请日：2018-04-08
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于学者技能评估技术领域，涉及一种基于超图的学者技能评估方法，可以细粒度的评估学者在某一领域某一技能的水平，且可以体现学者技能随时间的变化规律。该方法考虑了论文数目及论文质量、不同领域的差异性、时间变化等因素。超图概念的使用使本方法可以融合学者、领域和技能，从而使本方法提供了一种细粒度的评估方案。在计算学者、领域和技能的距离时，以论文引用量、H‑index等传统评估参数为基础进行拓展，保证了可靠性，同时归一化的使用提高了运算效率，降低了误差。最后加入时间因素使本方法可以分析学者领域，技能随时间的变化，为研究提供了更多的“原材料”。
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公开(公告)号：CN111182495A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911353266.3
申请日：2019-12-25
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种5G车联网部分计算卸载方法。本发明协同考虑运营商的利益和用户的激励兼容性和个人理性，对计算卸载的传输开销和计算开销进行建模，以最大化运营商和用户的整体效用为目标描述优化问题。该优化问题分为三个子问题。为了最小化传输延迟开销，本发明利用双边匹配算法求解最优信道分配策略。进而通过凸优化获得最优卸载比率。最后，本发明构建非合作博弈来决定边缘计算服务定价，该定价机制在最大化整体效用的同时，确保了用户的个人利益，实现了用户与运营商之间的均衡。本发明提供了5G车联网下部分计算卸载的一种新方法。
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公开(公告)号：CN111124647A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911354245.3
申请日：2019-12-25
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于车辆交通技术领域，提供了一种车联网中的智能边缘计算方法，构建具有计算和缓存能力的层次化VEC系统服务框架，联合考虑车辆—服务器计算卸载策略、服务器—服务器任务卸载策略和服务器—车辆任务下载策略建立系统时延最小化目标函数；寻找优化函数上确界并分解成路边节点—路边节点部分以及车辆—路边节点部分；求解两部分并获得目标函数最优解；最后，根据最优解由系统控制中心向车辆和路边节点发送信号，进行计算卸载和内容下载。本发明的方法在复杂车流状况下最小化车辆应用的执行时间，考虑到实际情境中用户数据隐私性，本发明采用在线的方式实时处理用户请求，更加适用于车联网中的高动态的拓扑变化和实时性的资源分配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106446570A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610874709.3
申请日：2016-10-08
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于学术大数据的会议影响力评估方法，将会议的访问概率作为衡量会议重要性的关键，利用会议论文之间的引用关系，首次使用马尔可夫模型对会议进行评估。将马尔可夫的零阶模型和一阶模型分别应用，比较两个模型评估结果的精确性和鲁棒性，同时考虑了自引用对于会议重要性的影响，两个模型分别在有自引和无自引的情况下进行实验，实验结果表明自引用容易被动机不良者利用，无自引的实验结果相比于有自引的实验结果更具可靠性，同时也验证了马尔可夫模型被使用在评估领域的可行性以及一阶马尔可夫模型比零阶马尔可夫模型更具鲁棒性。本发明提供了会议影响力评估的一种新方法，为会议影响力的评估工作提供了一种新的解决方案。
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公开(公告)号：CN111145896B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201911353250.2
申请日：2020-03-04
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于医疗物联网下的健康监测技术领域，公开了一种分布式的5G医疗物联网健康监测方法，将边缘计算与医疗物联网相结合，研究医疗物联网中资源分配和任务调度的优化问题，以最小化系统开销为目标给出分布式健康监测方法。考虑医疗物联网的特性，系统开销定义为关于健康监测数据的医疗重要性，新鲜度和能耗的函数。由于优化问题受到多个变量约束，且变量之间相互耦合，本发明根据医疗物联网的两个子网络将原优化问题分解为两个子优化问题，即无线人体局域网内部网络资源分配问题IWS和无线人体局域网外部网络任务调度问题BWS。本发明提供了医疗物联网下的分布式健康监测的一种新方法。
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公开(公告)号：CN109756378B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910029128.3
申请日：2019-01-12
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种车载网络下的智能计算卸载方法，将深度强化学习算法与车辆边缘计算相结合，研究车载网中任务调度和资源分配的优化问题，给出计算卸载方法。本发明基于有限的马尔科夫链，构建了车载网络下的智能卸载模型，最大化网络运营商利润的同时考虑了用户的服务体验质量。本发明将初始的任务调度和资源分配的联合优化问题分解为两个子优化问题。对于第一个子问题，本发明设计了效用函数来度量用户的服务体验质量等级，进而提出了基于双边匹配模型的任务调度算法来求解子问题。本发明基于改进的深度强化学习算法，构建了车载网卸载系统下的强化学习模型，提出资源分配算法求解第二个子问题。实验结果证明了本发明所提出的算法的高效性。
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公开(公告)号：CN111182495B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911353266.3
申请日：2019-12-25
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种5G车联网部分计算卸载方法。本发明协同考虑运营商的利益和用户的激励兼容性和个人理性，对计算卸载的传输开销和计算开销进行建模，以最大化运营商和用户的整体效用为目标描述优化问题。该优化问题分为三个子问题。为了最小化传输延迟开销，本发明利用双边匹配算法求解最优信道分配策略。进而通过凸优化获得最优卸载比率。最后，本发明构建非合作博弈来决定边缘计算服务定价，该定价机制在最大化整体效用的同时，确保了用户的个人利益，实现了用户与运营商之间的均衡。本发明提供了5G车联网下部分计算卸载的一种新方法。
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公开(公告)号：CN111127936A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911354241.5
申请日：2019-12-25
Applicant: 大连理工大学
IPC: G08G1/123
Abstract: 本发明公开了一种共享巴士的动态车辆调度和线路规划方法，抽象实际公交公司的运营成本以及乘客的出行体验并建立多目标优化模型；根据共享巴士的真实应用区域以及道路网路提取适合共享巴士运行的交通拓扑；基于提取的交通拓扑利用改进的局部搜索算法生成共享巴士的候选线路集；设计离线算法解决具有相似客流规律应用场景的共享巴士调度和线路规划问题；设计在线算法解决具有动态、实时客流的应用场景的共享巴士调度和线路规划问题。本发明提供了共享巴士的动态调度和线路规划新方法，真正解决共享巴士公司面临的运营成本和乘客出行体验之间的矛盾，为共享巴士公司的车辆调度和线路规划提供一种新的有效方案。
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