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公开(公告)号:CN119940869A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510425291.7
申请日:2025-04-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于主从博弈和稳态匹配的无人机集群任务优化方法,包括步骤一:在无人机进行任务位置部署时,收集所处理的任务信息,具体包括用户的位置信息、用户任务大小;步骤二:基于用户任务信息,将所有用户聚类划分,每个用户聚类由一个无人机进行任务卸载;步骤三:收集完信息后,无人机与每个用户任务进行主从博弈,所述博弈以优化自身能耗为目标,最终达到纳什均衡状态;步骤四:当无人机无法完成用户聚类中的所有任务时,对任务进行降序选择,以确保无人机能耗的优化;本发明结合博弈论与优化策略,通过合理调配无人机的任务分配与能耗管理,旨在提高无人机在执行任务时的能效,降低整体能源消耗,实现更高效的无人机运营。
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公开(公告)号:CN118409789A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410512694.0
申请日:2024-04-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F8/75
Abstract: 本发明公开了一种代码克隆检测方法及系统,方法具体步骤如下:S1、对PDG的源代码进行预处理;S2、采用能处理语言的joern‑cli生成PDG;S3、通过删除无意义节点或节点合并来优化PDG;S4、对PDG进行特征提取;S5、采用GAT作为模型架构,将PDG作为输入数据,以完成对克隆代码的检测和识别任务。本发明利用PDG来提高源代码的语义信息的表达效果,将源代码的特征信息抽象成PDG作为GAT的输入,同时利用GAT模型的注意力机制来增加模型对代码语义特征的关注度的方法,能够提高代码克隆检测的精确度。
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