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公开(公告)号：CN114119280A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111397019.0
申请日：2021-11-23
Applicant: 江南大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/06 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种多目标进化的能源介质配置方法，以最小化成本和能耗为目标，包括：1：获取钢铁生产中能源相关数据，确定关键节点，构建基于能量流的网络拓扑结构，并建立关键节点约束；2：获取钢铁产量的生产任务，并确定计算周期；3：考虑分时电价特性和煤气柜的缓冲作用，以最小化成本和能耗为目标函数建立能源介质配置模型；4：对基于分解的多目标进化算法MOEA/D分别在解码操作和邻域更新步骤进行改进，采用改进后的基于分解的多目标进化算法对模型进行优化求解，得到最优的能源介质配置方案。本发明将系统中涉及到的煤气、蒸汽和电等能源介质在发生端、消耗端和存储端进行统一调控，实现各能源介质之间的高效转换，有效减少生产成本和能耗。
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公开(公告)号：CN119882768A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411987353.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 江南大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及移动边缘计算领域，尤其涉及一种无人机任务卸载与轨迹规划方法及系统。本发明构建目标区域的系统模型、无人机移动模型、任务模型、无人机能耗模型，基于目标区域的系统模型、无人机移动模型、任务模型与无人机能耗模型，构建无人机任务卸载与路径规划策略的优化函数与约束条件，并将求解无人机任务卸载与路径规划策略的过程描述为马尔科夫决策过程，建立状态空间、动作空间及奖励函数，得到深度强化学习框架；采用双重深度Q网络对马尔科夫决策过程进行求解，解得满足约束条件的最优无人机任务卸载与路径规划策略。本发明显著提高了系统的任务完成率，保障了无人机在复杂环境中的稳定性和有效性。
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公开(公告)号：CN115964178B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202310027977.1
申请日：2023-01-09
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，尤其是指一种车联网用户计算任务调度方法、装置及边缘服务网络。本发明所述的车联网用户计算任务调度方法，在成本核算时，同时考虑了任务卸载至各设备后的执行时延和执行能耗，从而确定调度策略，将任务卸载至执行成本最低的设备进行任务处理，并且，考虑到用户和运营商之间博弈关系，我们在本地的执行成本计算中增加了博弈成本，更加符合实际需求。
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公开(公告)号：CN115964178A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310027977.1
申请日：2023-01-09
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，尤其是指一种车联网用户计算任务调度方法、装置及边缘服务网络。本发明所述的车联网用户计算任务调度方法，在成本核算时，同时考虑了任务卸载至各设备后的执行时延和执行能耗，从而确定调度策略，将任务卸载至执行成本最低的设备进行任务处理，并且，考虑到用户和运营商之间博弈关系，我们在本地的执行成本计算中增加了博弈成本，更加符合实际需求。
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公开(公告)号：CN111611063B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202010458226.1
申请日：2020-05-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种基于802.11p的云感知移动雾计算系统任务卸载方法，其充分考虑了移动雾计算系统的特征，计算方法符合真实场景，计算复杂度低，降低了计算时间，进而提高了计算效率。本发明的技术方案中，考虑到由802.11p不同优先级接入队列传输的任务的计算需求是不同的这一特征，基于定义状态、动作、奖励和转移概率，建立基于半马尔可夫决策过程的任务卸载模型表示任务卸载过程，利用值迭代算法求解贝尔曼方程，获得不同状态下的最优动作，即最优卸载策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114119280B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202111397019.0
申请日：2021-11-23
Applicant: 江南大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/063 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种多目标进化的能源介质配置方法，以最小化成本和能耗为目标，包括：1：获取钢铁生产中能源相关数据，确定关键节点，构建基于能量流的网络拓扑结构，并建立关键节点约束；2：获取钢铁产量的生产任务，并确定计算周期；3：考虑分时电价特性和煤气柜的缓冲作用，以最小化成本和能耗为目标函数建立能源介质配置模型；4：对基于分解的多目标进化算法MOEA/D分别在解码操作和邻域更新步骤进行改进，采用改进后的基于分解的多目标进化算法对模型进行优化求解，得到最优的能源介质配置方案。本发明将系统中涉及到的煤气、蒸汽和电等能源介质在发生端、消耗端和存储端进行统一调控，实现各能源介质之间的高效转换，有效减少生产成本和能耗。
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公开(公告)号：CN114119279A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111397007.8
申请日：2021-11-23
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种工业能源介质调配方法，在满足钢铁企业多介质能源各种约束条件的前提下，以总成本最低为目标，建立一种考虑动态天然气、动力煤价格机制的钢铁企业多介质能源调配优化方法。包括以下步骤：1.获取要进行能源介质调配的企业生产系统的主要能源结构及相关的性能参数与数据。2.根据实际生产情况，建立天然气、动力煤价格和电力成本动态变化机制的计算方式。3.针对多介质能源之间存在关系，以总成本最低为目标函数，构建优化模型。4.针对模型优化特点，对烟花算法分别在爆炸和变异阶段进行改进，对企业生产中的包括煤气、蒸汽、电力在内的能源调配量进行算法编码，代入模型中。5.经过优化，得到钢铁企业24小时的生产与能源调配方案。
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公开(公告)号：CN114066094A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111419683.0
申请日：2021-11-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多因素分析的高炉煤气柜位预测方法，包括以下步骤：1、获取数据库中高炉煤气流量和煤气柜柜位相关的历史数据；2、对历史数据进行数据预处理；3、进行柜位波动多因素分析，利用绝对流量占比和灰色关联度分析方法确定高炉煤气柜位波动主要影响因素；4、基于步骤3分析的影响因素构建高炉煤气柜位预测模型，实现对高炉煤气柜位未来多步预测。本发明采用绝对流量占比分析和灰色关联度分析方法相结合确定柜位波动主要影响因素，精简了模型输入，降低建模复杂性；还充分考虑了多因素影响柜位波动的特征，可以在生产场景变化、产耗发生波动时实现对柜位的未来多步数值准确预测，为高炉煤气系统的合理调度提供了参考和依据。
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公开(公告)号：CN113887992A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111208820.6
申请日：2021-10-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种耦合资源环境和经济技术的钢铁企业能效评价方法，其包括以下步骤：步骤S1，获取钢铁企业指标数据，建立钢铁企业能效评价指标体系；步骤S2，采用层次分析法和熵权法分别计算指标的主观权重和客观权重，并通过权重分割系数确定指标的组合权重；步骤S3，根据钢铁企业能效评价指标体系和指标的组合权重，通过MABAC评价方法对钢铁企业能效进行综合评价。本发明解决了钢铁企业层面现有能效评价以单一技术指标进行考量，检测评价结果不够全面的问题，便于综合评估企业用能水平，为企业在节能、决策方面提供参考。
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公开(公告)号：CN111611063A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010458226.1
申请日：2020-05-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种基于802.11p的云感知移动雾计算系统任务卸载方法，其充分考虑了移动雾计算系统的特征，计算方法符合真实场景，计算复杂度低，降低了计算时间，进而提高了计算效率。本发明的技术方案中，考虑到由802.11p不同优先级接入队列传输的任务的计算需求是不同的这一特征，基于定义状态、动作、奖励和转移概率，建立基于半马尔可夫决策过程的任务卸载模型表示任务卸载过程，利用值迭代算法求解贝尔曼方程，获得不同状态下的最优动作，即最优卸载策略。
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