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[发明专利]基于双策略网络的强化学习智能交通信号灯控制方法-CN202210750736.5在审
发明人：陈铭松;叶豫桐;丁捷频;李一鸣;王嘉莉 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G08G1/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双策略网络的强化学习智能交通信号灯控制方法，包括：步骤1：定义满意度指标，在车辆个体层面刻画车辆行驶质量，在全局层面对路口交通情况进行准确建模；步骤2：利用双策略网络的可变时长交通信号控制方法根据步骤1中对路口交通情况的建模选择合适的路口信号灯相位与相应的持续时间；步骤3：基于步骤1的满意度指标设计强化学习方法中的状态与奖励，基于步骤2中的双策略网络设计强化学习方法中的动作，利用每个路口的强化学习智能体使用带有两个策略网络的Deep Q Network强化学习算法，根据路口车流情况对交通信号灯实时控制。本发明的强化学习智能体可以快速收敛到一个好的控制策略，在学习速度与控制质量上均优于现有方法。
基于策略网络强化学习智能交通信号灯控制方法

[发明专利]一种基于遗传算法的云制造多视角协同调度优化方法-CN201910968448.5有效
发明人：张文宇;丁捷频;张帅;敖荟杰;陈佳宁 -专利权人：浙江财经大学
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06N3/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的云制造多视角协同调度优化方法，用于从用户、制造企业和制造平台三个视角的相关属性优化调度方案，用户的相关属性包括时间、成本和可靠性，制造企业的相关属性包括外包，制造平台的相关属性包括能耗，基于遗传算法的云制造多视角协同调度优化方法，包括：采用三角模糊数表示时间、成本、可靠性和能耗的模糊属性值，以时间、成本、可靠性和能耗的模糊属性值以及外包建立FMILP模型；利用基于区间直觉模糊熵权法的遗传算法求解FMILP模型。本发明从用户、制造企业和制造平台三个视角优化调度方案，并且采用区间直觉模糊熵权法设置FMILP模型的相关参数，考虑了QoS属性权重和任务权重，以得到更优的调度方案。
一种基于遗传算法制造视角协同调度优化方法

[发明专利]一种云制造环境下柔性多任务前摄性调度优化方法-CN201910666241.2有效
发明人：张文宇;丁捷频;王衍;张帅;熊志英 -专利权人：浙江财经大学
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种云制造环境下柔性多任务前摄性调度优化方法，云制造环境下柔性多任务前摄性调度优化方法面向服务供应方和服务使用方，用于优化服务供应方和服务使用方之间的任务调度，云制造环境下柔性多任务前摄性调度优化方法包括：建立基于时间、成本和可靠性的适应度函数；根据所述适应度函数，建立基于适应度、鲁棒性和稳定性的多任务前摄性调度目标函数；采用GA算法求解所述多任务前摄性调度目标函数。本发明考虑服务中断问题，结合多目标进行优化，在保证种群多样性的同时避免目标函数优化过程中过早收敛，从而获得更加强健且稳定的调度方案。
一种制造环境柔性任务前摄性调度优化方法

[发明专利]一种制造系统中柔性多任务调度方法-CN202010476027.3有效
发明人：张帅;丁捷频;张文宇;冯睿隽;徐纪元 -专利权人：浙江财经大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种制造系统中柔性多任务调度方法，以任务的时间限制和质量限制为约束条件，以最小化总能耗及工作负载均衡为目标，建立双目标优化模型。分阶段首先对服务分配向量进行迭代处理，然后生成子任务顺序向量并进行迭代处理，最后针对服务分配向量和子任务顺序向量进行处理，在经过前两个阶段已经缩小的搜索空间中同时考虑服务分配和子任务顺序，以在质量和完成时间的约束下，权衡总能耗和工作负载均衡。本发明在解决考虑能耗和中间缓冲区的多任务调度问题时，具有更好的性能。
一种制造系统柔性任务调度方法