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公开(公告)号：CN119721421A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411910669.4
申请日：2024-12-24
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835
Abstract: 本发明提出一种基于场景预测的动态路径规划方法及设备，包括以下步骤：构建静态车辆路径规划模型；建立动态车辆路径规划的目标函数；计算潜在客户影响程度；根据潜在客户影响程度，构建预测客户集；基于预测客户集，进行动态车辆路径问题的求解。本发明根据潜在客户对已知客户路径的改变程度，计算每个潜在客户的影响程度；利用影响程度通过轮盘赌生成预测场景；在固定时间片上根据预测场景更新路径信息，以提升规划效率和解的质量；基于周期性重优化与连续性重优化的方法对场景状态进行调整；为待访问和已访问的路线设定禁忌列表，避免局部搜索和贪婪插入过程中影响既定路线。本方法有效解决了动态路径规划中的路径优化问题。
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公开(公告)号：CN117391573A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311409675.7
申请日：2023-10-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/0631 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的带时间窗车辆配送任务的路径规划方法，应用于由单个仓库、N个具有配送时间限制的任务节点和K辆具有容量限制的无差别车辆所构成的车辆配送任务中，并包括：1建立车辆配送任务模型；2随机初始化生成满足约束条件的路径规划方案初始种群；3采用三类解搜索算子生成在收敛性、多样性、可行性方面各具优势的种群；4在各具优势的种群间进行匹配和学习，生成新的路径规划方案；5通过环境选择策略更新当前种群与全局最优路径规划方案；6若达到终止条件，则输出全局最优路径规划方案；否则返回步骤3执行。本发明能结合不同搜索算子的优势，并据此寻找到满足约束的低行驶距离路径规划方案，从而提高配送效率。
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公开(公告)号：CN116305262B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310211981.3
申请日：2023-03-07
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于负调查的社交网络拓扑隐私保护方法，包括：1将原始社交网络G中所有节点设置为未访问状态，初始化负社交网络G’为空集合，并给定初始参数值M和σ；2根据M和σ，基于高斯分布模型生成概率P；3从G中随机选择M个未被访问节点构建子网络；4基于高斯负调查模型生成负子网络，将得到的负子网络加入到G’中；5将子网络中的M个节点设为已访问状态；6若达到终止条件，输出匿名后的网络即负社交网络G’；否则返回步骤3执行。本发明能够在隐私性和数据可用性两方面达到较好的平衡，即拥有较高隐私性的同时能够获得较好的数据可用性，同时可以有效抵御两种常见的图结构攻击，包括友谊攻击和子图攻击。
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公开(公告)号：CN114330870A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111614801.3
申请日：2021-12-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多种群进化算法的带时间窗的车辆路径规划方法，包括：1为带时间窗的车辆路径问题生成一个辅助问题；2随机初始化生成两个种群，种群1用于优化原始问题，种群2用于优化辅助问题；3基于协同进化算法框架迭代优化两个种群并定期对两个种群执行局部搜索操作，直到满足停止条件，输出最优种群中非支配等级最高的个体作为车辆路径规划以及时间安排的最优方案。本发明能解决带时间窗的车辆路径规划问题，在找到最小使用车辆数目的同时，能得到更短的总行驶距离，从而提高运输效率，并降低运输成本。
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公开(公告)号：CN119417173A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411669045.8
申请日：2024-11-21
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q10/087 , G06Q10/101 , G06Q50/04 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段差分进化四层供应链网络的生产和运输协同优化方法，包括：1.构建四层供应链网络生产和运输协同优化模型；2.求解一阶段的最优生产方案集合；3.求解二阶段优化的最优运输方案集合。本发明能获得CO2排放量小的的最优生产和运输方案，实现了全链路碳排放的有效控制和资源的高效分配，为供应链绿色设计与优化提供了高效、可行的重要决策支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119398296A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411609748.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0832 , G06Q10/0835 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于进化算法的冷藏车辆配送路径优化方法，包括：1、分析易腐货物对不同运输温度的需求和异构冷藏车不同运输温度区间的适配关系，建立异构冷藏车辆配送问题模型；2进行两阶段优化，第一阶段基于进化算法生成每辆冷藏车的潜在路径，第二阶段通过路径聚类与融合机制生成综合路径方案；3基于进化算法迭代搜索潜在单条路径并定期对种群执行局部搜索操作生成潜在路径集合，使用聚类方法对路径集合进行聚类，多轮次选取不同聚类簇中的的路径进行聚合，并处理未访问的客户，形成完整路径方案，最终输出到最优易腐货物冷藏配送方案。本发明能解决异构冷藏车辆配送路径优化问题，在减少易腐货物配送成本的同时最大限度降低货物损失。
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公开(公告)号：CN114118600B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202111457640.1
申请日：2021-12-02
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/006 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种用于城市垃圾收集的路线规划方法，是应用于由垃圾处理场、K辆垃圾运输车和L个垃圾站点所构成的城市垃圾收集环境中，并包括：1随机生成初始种群，并对所有个体进行评价；2根据垃圾收集点的分组相似性进行多种群划分；3对子种群间进行交互操作；4对交互后的子种群进行交叉和变异操作，生成临时子代；5依据环境选择策略对交互后的子种群及临时子代进行比较，获得下一代种群，并选出每个子种群的领导；6若达到终止条件，输出最终种群；否则返回步骤3执行；7对最终种群的所有个体按评价值进行降序排序，选出最小评价值的路线规划方案。本发明能权衡路线规划方案的最优性和鲁棒性，从而能获得适应多种场景的路线规划方案。
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公开(公告)号：CN116883751A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310880867.X
申请日：2023-07-18
Applicant: 安徽大学 , 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于原型网络对比学习的无监督领域自适应图像识别方法，其步骤包括：1、定义具有c个类别的领域自适应图像数据集；2、构建基于原型网络的对比学习领域自适应网络模型；3、使用领域偏置原型建模策略和原型级别对比学习策略训练构建的网络模型；4、构建整体损失函数优化模型权重参数，得到最优的目标域图像分类模型。本发明通过探索领域间图像特征的语义结构来构建领域偏置原型，然后自适应的对齐原型以减少领域间差异，从而能实现目标域图像类别的精准识别。
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公开(公告)号：CN119416990A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411241611.5
申请日：2024-09-05
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/047 , G06F18/23 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于多种群进化算法的行程时间不确定的鲁棒车辆路径规划方法，包括：1、构建车辆路径规划的多目标优化模型；2、随机初始化一个种群并进行聚类分组，分为多个子种群；3、基于多种群协同进化框架迭代优化多个子种群，并对子种群执行局部搜索操作，直到满足停止条件，得到路径规划最优方案集与鲁棒方案集；4、对路径规划最优方案集与鲁棒方案集执行交叉算子，输出鲁棒性与最优性兼具的最终路径规划方案。本发明能解决行程时间不确定的车辆路径规划问题，在找到最小使用车辆数目的同时，能得到更短的总行驶时间，从而能提高运输效率，并能降低运输成本。
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公开(公告)号：CN116305262A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310211981.3
申请日：2023-03-07
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于负调查的社交网络拓扑隐私保护方法，包括：1将原始社交网络G中所有节点设置为未访问状态，初始化负社交网络G’为空集合，并给定初始参数值M和σ；2根据M和σ，基于高斯分布模型生成概率P；3从G中随机选择M个未被访问节点构建子网络；4基于高斯负调查模型生成负子网络，将得到的负子网络加入到G’中；5将子网络中的M个节点设为已访问状态；6若达到终止条件，输出匿名后的网络即负社交网络G’；否则返回步骤3执行。本发明能够在隐私性和数据可用性两方面达到较好的平衡，即拥有较高隐私性的同时能够获得较好的数据可用性，同时可以有效抵御两种常见的图结构攻击，包括友谊攻击和子图攻击。
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