专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种用于上行速率分割多址系统的速率优化方法-CN202211368086.4在审
  • 周建国;周长家;江昊;吴静;李好 - 武汉大学
  • 2022-11-03 - 2023-03-28 - H04W24/02
  • 本发明属于无线通信技术领域,公开了一种用于上行速率分割多址系统的速率优化方法。本发明包括根据用户的传输速率需求,通过混合层次聚类算法对用户进行分组;联合无人机部署对上行速率分割多址系统进行建模,将上行速率分割多址系统的速率优化问题拆解为无人机位置参数优化问题、用户组参数优化问题和RSMA参数优化问题;基于增广拉格朗日乘子和人工鱼群算法,对各子问题进行求解;采用三元交叉迭代算法对上行速率分割多址系统的速率优化问题进行求解,完成系统的速率优化。本发明通过对通信系统参数进行优化设计,进而提高系统的吞吐量,实现更大的容量区域,更有利于实现用户之间的公平性。
  • 一种用于上行速率分割系统优化方法
  • [发明专利]一种订单分批和拣货路径联合优化方法-CN201911083333.4有效
  • 孙军艳;牛亚儒;张媛媛 - 陕西科技大学
  • 2019-11-07 - 2022-03-01 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种订单分批和拣货路径联合优化方法,建立以总拣货时间最短为目标函数的订单分批与拣货路径联合优化模型,考虑双重优化的复杂性,设计了一种嵌套遗传算法进行求解,外层针对订单分批问题,不断优化订单分批结果,内层针对路径优化问题,根据外层订单分批结果优化拣货路径。仿真结果表明:与分步优化策略对比,嵌套遗传算法得出的路径距离减少6.9%,拣货时间减少6%。本发明可以有效解决订单分批与拣货路径联合优化问题,为配送中心拣选系统优化提供依据。
  • 一种订单分批路径联合优化方法
  • [发明专利]一种工业领域的配料比例优化方法-CN202210236523.0在审
  • 杜化振;纪伟;吴严;于海涛;周娜;刘二场 - 石横特钢集团有限公司
  • 2022-03-11 - 2022-06-10 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种工业领域的配料比例优化方法,确定总的原材料数量和种类,确定单组原料的约束条件;以最小化混合原料的成本价格为优化目标,采用组合优化方法求解配料的选择和比例;基于组合优化的思想,将问题规模进行缩减,得到初始原料组合解;将组合优化生成的原料组合,基于混合遗传和退火策略进行求解,多次迭代判断是否满足条件后,得到最终可行配方解。通过将配方优化问题进行分层,组合优化和比例优化进行解耦,提出了组合优化层和比例优化层级联的方法,可以更好地适配简单线性场景及复杂非线性场景,在满足优化要求的条件下缩小了问题规模,与传统方案相比,可以有效提高工业领域配方优化效果,提高优化效率。
  • 一种工业领域配料比例优化方法
  • [发明专利]一种智能反射面OFDM系统的低开销反射波束优化方法-CN202110863550.6有效
  • 沈弘;何振耀;许威;赵春明 - 东南大学
  • 2021-07-29 - 2022-08-19 - H04W16/28
  • 本发明公开了一种智能反射面OFDM系统的低开销反射波束优化方法,包括:构建初始优化问题,在该初始优化问题中,以最大化OFDM系统的信息传输速率为优化目标,且以智能反射面元件反射系数恒模为约束;引入辅助变量t,将初始优化问题等价转化为最小化问题;根据最小化问题,获取适用于MM算法的目标函数的上界;利用MM算法,迭代求解以上界为目标函数的替代优化问题,并且在每次迭代中得到闭合形式的解;当系统的可达信息传输速率收敛后相对于现有基于序贯凸近似的迭代优化方法,本发明能够显著降低算法计算复杂度,利于工程实现。
  • 一种智能反射ofdm系统开销波束优化方法
  • [发明专利]自动驾驶方法、装置和存储介质-CN201911171437.0在审
  • 李柏 - 北京京东乾石科技有限公司
  • 2019-11-26 - 2020-10-16 - G05D1/02
  • 自动驾驶方法包括:建立第一优化问题;将第一优化问题的部分约束条件转换为惩罚函数,形成第二优化问题;迭代执行i)~iii),直到达到预设的迭代次数:i)通过基于元启发式算法的搜索过程,获得第二优化问题的解;ii)根据第二优化问题的解确定第一优化问题的初始解,并采用梯度优化算法求解第一优化问题,确定第一目标函数的值以及相应的解;iii)在第一目标函数的值小于第一目标函数的最小值的情况下,采用第一目标函数的值更新最小值
  • 自动驾驶方法装置存储介质

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