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公开(公告)号：CN112987784B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110215841.4
申请日：2021-02-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种针对无人机集群协同对抗的决策方法。首先通过分析无人机的对抗模式确定出固定范围内的最优突防策略，其次判断是否存在一个通道宽度的下限使得蓝方能突防成功，判断是否存在一个通道宽度的上限，在这种情况下无论蓝方无人机采用什么样的突防策略，红方无人机集群均存在相应的拦截策略，并且还确定出了红方两架运载机两个波次发射的无人机数量、每架运载机第二波次发射的时刻和位置以及第二波次发射的无人机集群的中心位置，以实现最优的拦截效果，本发明对无人机飞行中的几何问题进行清晰完整的建模，很好的解决了无人机博弈问题，保证了红方无人机的最优拦截效果。
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公开(公告)号：CN112734235A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110030427.6
申请日：2021-01-11
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开一种基于综合评价的个性化乘车点推荐方法及系统，为实现乘车点的个性化推荐，依据司乘信息及订单生成时间，将乘车点推荐划分为日间推荐模式与夜间推荐模式，综合分析各推荐模式下的乘车点选取方案并结合司乘匹配度，综合考虑乘车点的距离收益，拥堵系数，安全系数及历史推荐热度等关键因素，建立综合评价指标，将综合评价指标高的乘车点推荐给乘客。本申请的方法和系统严格控制各乘车点的订单量，实现同时间段同乘车点的合理定量分配，避免由于个别乘车点订单堆积而造成的交通拥堵。
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公开(公告)号：CN115375005A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210820813.X
申请日：2022-07-13
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开一种基于可持续发展的多模式实时车辆共乘匹配方法，包括步骤1：将车辆共乘模式分为出租车模式和顺风车模式；步骤2：分别定义多模式实时车辆共乘的经济侧、环境侧和其余属性侧的评价指标；步骤3：定义多模式实时车辆共乘的数学模型，分别建立经济侧、环境侧和其余属性侧的目标函数，并定义模型的约束条件；步骤4：针对求解多目标模型最优解问题，采用基于密度的ε‑constraint方法生成帕累托前沿。本发明开发了一个综合的多目标数学模型，通过考虑经济、环境和其余属性指标来优化目标函数，结合最优化算法和帕累托前沿法获得所提出的多目标模型的最佳解决方案。
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公开(公告)号：CN113029150B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110258710.4
申请日：2021-03-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供一种多约束条件下的智能飞行器航迹规划方法，涉及航迹规划技术领域。该方法针对智能飞行器在系统定位精度限制下的航迹快速规划问题，首先根据约束条件中给定的限制误差对数据进行了预处理，去除不满足约束条件的无效校正点，建立多目标优化模型，尽可能地满足航迹长度小和校正次数少两方面要求，然后根据各个问题的具体要求采用多目标优化算法(NSGA2)进行求解，得到有效校正点，进而得到飞行器航迹。本发明方法可有效降低飞行器的航迹长度与算法复杂度，并能减少校正次数，保证算法的有效性，实现多约束条件下的智能飞行器航迹快速规划。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112987784A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110215841.4
申请日：2021-02-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种针对无人机集群协同对抗的决策方法。首先通过分析无人机的对抗模式确定出固定范围内的最优突防策略，其次判断是否存在一个通道宽度的下限使得蓝方能突防成功，判断是否存在一个通道宽度的上限，在这种情况下无论蓝方无人机采用什么样的突防策略，红方无人机集群均存在相应的拦截策略，并且还确定出了红方两架运载机两个波次发射的无人机数量、每架运载机第二波次发射的时刻和位置以及第二波次发射的无人机集群的中心位置，以实现最优的拦截效果，本发明对无人机飞行中的几何问题进行清晰完整的建模，很好的解决了无人机博弈问题，保证了红方无人机的最优拦截效果。
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公开(公告)号：CN113313343B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110394191.4
申请日：2021-04-13
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q50/47
Abstract: 本发明提供一种基于动态时间切片和热度迁移的即时车辆共乘匹配方法，涉及车辆共乘技术领域。该方法首先使用共乘距离比率来评价司机和乘客的匹配价值，并定义司机和乘客匹配的约束条件；再基于动态时间切片划分和基于预测的迁移方法，求出司机和乘客匹配的初始解；使用一种优化的评估矩阵生成方法来计算司机和乘客间的最短路径和共乘距离比率；并通过贪婪算法获得即时车辆共乘匹配问题的初始解；通过使用多规则求解搜索算法，改进已有解；当获得最终的全局匹配方案时，不匹配的乘客将被迁移到下一个时间切片。该方法使用了高效的多规则求解搜索算法，可以有效地为实时拼车问题提供高质量的解。
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公开(公告)号：CN113935530A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111202355.5
申请日：2021-10-15
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提出了基于深度聚合神经网络的网约车需求时空热度预测方法，实现了需求热度的准确预测，通过互联网下载网约车订单数据，获取天气数据，通过在线地图API接口，获取城市区域POI数据；对以上数据进行预处理为外部环境变量、时空变量、空间变量数据，分为训练集和测试集两个部分；将训练集数据深度聚合神经网络模型包括依次序连接的一个输入层、一个隐藏层、融合层F1、融合层F2；再将误差最小化；直到精度到达设定阈值训练完成，将测试集数据输入训练完的模型中，预测网约车需求；采用采用均方误差和平均绝对误差计算准确率用于模型评价。
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公开(公告)号：CN113313343A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110394191.4
申请日：2021-04-13
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态时间切片和热度迁移的即时车辆共乘匹配方法，涉及车辆共乘技术领域。该方法首先使用共乘距离比率来评价司机和乘客的匹配价值，并定义司机和乘客匹配的约束条件；再基于动态时间切片划分和基于预测的迁移方法，求出司机和乘客匹配的初始解；使用一种优化的评估矩阵生成方法来计算司机和乘客间的最短路径和共乘距离比率；并通过贪婪算法获得即时车辆共乘匹配问题的初始解；通过使用多规则求解搜索算法，改进已有解；当获得最终的全局匹配方案时，不匹配的乘客将被迁移到下一个时间切片。该方法使用了高效的多规则求解搜索算法，可以有效地为实时拼车问题提供高质量的解。
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公开(公告)号：CN113029150A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110258710.4
申请日：2021-03-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供一种多约束条件下的智能飞行器航迹规划方法，涉及航迹规划技术领域。该方法针对智能飞行器在系统定位精度限制下的航迹快速规划问题，首先根据约束条件中给定的限制误差对数据进行了预处理，去除不满足约束条件的无效校正点，建立多目标优化模型，尽可能地满足航迹长度小和校正次数少两方面要求，然后根据各个问题的具体要求采用多目标优化算法(NSGA2)进行求解，得到有效校正点，进而得到飞行器航迹。本发明方法可有效降低飞行器的航迹长度与算法复杂度，并能减少校正次数，保证算法的有效性，实现多约束条件下的智能飞行器航迹快速规划。
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