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[发明专利]基于深度强化学习的边缘计算中计算卸载与资源管理方法-CN202111121919.2有效
发明人：王晓飞;李沅泽;刘志成;赵云凤;宋金铎;仇超 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的边缘计算中计算卸载与资源管理方法，包括如下步骤：基于部分可观察马尔可夫决策过程构建边缘计算通信模型，包括M+N个智能体，M个智能体为边缘节点，N个智能体为用户；根据用户成本最小化和边缘节点效用最大化目标设定目标优化函数；设置时隙长度，时间帧长度，初始化时隙和时间帧；边缘节点和用户分别利用部分可观察马尔可夫决策过程获取资源分配策略和任务卸载策略；根据任务卸载策略和资源分配策略利用参与者‑批评者模型对目标优化函数进行优化；根据优化后的目标优化函数将计算任务进行划分并处理。本发明解决了边缘设备与用户之间的不同利益追求，最大化地确保各自利益。
基于深度强化学习边缘计算卸载资源管理方法

[发明专利]用于提升多智能体强化学习边缘计算效果的信息交互方法-CN202111123522.7有效
发明人：刘志成;李沅泽;赵云凤;宋金铎;王晓飞;仇超 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于提升多智能体强化学习边缘计算效果的信息交互方法，包括如下步骤：构建基于部分可观察马尔可夫决策过程的边缘计算通信模型；在每个边缘节点上建立用于执行内存读取、内存填充和内存写入操作的共享内存空间；根据用户成本最小化和边缘节点效用最大化目标设定目标优化函数；设置时隙长度，时间帧长度，初始化时隙和时间帧；获取边缘节点的资源分配策略，执行内存填充操作；用户执行内存读取和内存写入操作，同时获取每个用户的计算任务、计算任务数据量和计算能力，获取计算用户的任务卸载策略；利用参与者‑批评者模型对目标优化函数进行优化；对计算任务进行划分并处理。本发明可以使边缘节点和用户的决策效用最大化。
用于提升智能强化学习边缘计算效果信息交互方法

[发明专利]一种面向视频检测与追踪的动态任务调度方法-CN202210551198.7有效
发明人：王晓飞;王义兰;刘志成;赵云凤;仇超;张程 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向视频检测与追踪的动态任务调度方法，包括：构建包括若干个终端设备和一个边缘服务器的实时目标检测系统，终端设备中设有目标跟踪器，边缘服务器中设有目标检测器；将实时目标检测系统中的视频帧卸载决策、信道决策和帧间隔决策的联合优化问题，构建为马尔科夫决策问题；每个决策时隙槽，各个终端设备将跟踪精度、队首帧信息、视频内容变化率发送到边缘服务器，边缘服务器利用DDQN的深度强化学习算法构建联合决策模型；以最大化收益函数为目标，利用联合决策模型对联合优化问题进行求解，终端设备根据边缘服务器输出的视频帧卸载决策、信道决策和帧间隔决策执行。本发明实现了在延迟限制下最大化视频帧检测的精度。
一种面向视频检测追踪动态任务调度方法

[发明专利]基于车厢无动力的齿轨列车-CN202111660630.8有效
发明人：王志鹏;付电明;温峰男;曹兴红;张帅;宋华强;赵云凤;商贺 -专利权人：沈阳新阳光机电科技有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： B61B13/02 文献下载
摘要：本发明提供了基于车厢无动力的齿轨列车，涉及公共交通工具技术领域，包括：齿轨车头、车厢、铰接棚、车头走行部和车厢走行部；所述齿轨车头设有两节，并分别位于列车前后两端，两组齿轨车头的底部安装有车头走行部，车厢设有一节或多节，并分别通过铰接棚与齿轨车头连接，且车厢的底部连接有车厢走行部。通过将齿轮分设在前后两个齿轨车头底部，避免列车在齿轨运行时齿轮与齿条的干涉，有利于列车运行，而且还能够对轨道以及走行轮进行清理，同时能够避免列车自动滑行；解决了需要经常对轨道进行清理，列车在斜坡上停车时，单靠齿轮与齿条的干涉，容易造成列车的自动滑行，还会损坏驱动电机的问题。
基于车厢动力列车

[实用新型]一种用于蒸汽机车的辅助牵引装置-CN202320081167.X有效
发明人：付电明;王志鹏;温峰男;商贺;赵云凤;张强;刘宏波;刘学元 -专利权人：沈阳新阳光机电科技有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： B61C7/04 文献下载
摘要：一种用于蒸汽机车的辅助牵引装置，其技术要点是：包括与蒸汽机车编组尾部连接的牵引车体；在牵引车体的底部固定设置有行走机构，该行走机构包括牵引底盘，在牵引底盘上设置有顶部与牵引车体固定连接的减震构架、带有车轮的车轴以及驱动车轴旋转的驱动电机，在车轴与驱动电机之间设置有减速机；在牵引车体上还设置有为行走机构的驱动电机以及蒸汽机车编组上设备供电的柴油发电机。本实用新型通过柴油发电机驱动行驶的牵引车体给蒸汽机车编组提供助力，可以减少蒸汽机车头的牵引力输出，降低了蒸汽机车的能源消耗；广泛适用于国内各个景区及部分煤矿产区的蒸汽机车，既满足用户对老式蒸汽机车得使用需求，又能助其节约运营成本，更加得节能环保。
一种用于蒸汽机车辅助牵引装置

[实用新型]一种具有非金属踏面的车轮-CN202320872830.8有效
发明人：付电明;温峰男;任宏超;张强;张帅;赵云凤;宋华强;刘宏波;商贺 -专利权人：沈阳新阳光机电科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： B60B17/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种具有非金属踏面的车轮，适用于小型铁路观光浏览车使用。其包括轮毂、与轮毂连接的轮辐、与轮辐连接的减薄轮辋，其技术要点是：所述减薄轮辋的外周面上设有环形非金属踏体，所述环形非金属踏体的顶面形成非金属踏面，所述减薄轮辋对应环形非金属踏体侧方的位置设有与其一体的金属轮缘，所述金属轮缘顶面高于非金属踏面。本实用新型解决了现有铁路车轮应用于小型铁路观光游览车上时爬坡困难的问题，增加与钢轨的摩擦力，显著提高爬坡能力，避免爬坡时打滑或溜车，可以适用于大于6%坡度的铁路，使用环境得到拓展。
一种具有非金属车轮

[发明专利]基于联邦学习和神经架构搜索的云边协同训练方法及系统-CN202310037397.0在审
发明人：王晓飞;张子桐;仇超;刘志成;赵云凤 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习和神经架构搜索的云边协同训练方法及系统，包括：基于P个残差网络构建包含若干网络的搜索空间；收集图像构建包括训练集和验证集的样本集；基于策略梯度的强化学习方法对搜索空间中的网络进行训练得到优化网络，根据验证精度和模型大小设奖励函数选取最优子模型；中心服务器在最优子模型的每一层网络的后方添加分支分类网络作出口，形成含若干个分支模型的退出点模型；将分支模型分配给边缘设备训练得到退出点本地模型，中心服务器利用联邦学习对训练后的退出点本地模型聚合，以最小化总损失函数和最大化验证精度为目标对退出点模型更新。本发明通过选择适当的分支模型部署在不同边缘设备上，提高了模型可重用性。
基于联邦学习神经架构搜索协同训练方法系统

[发明专利]基于宽注意力机制的云边协同元强化学习计算卸载方法-CN202310088345.6在审
发明人：王晓飞;刘铸滔;仇超;赵云凤 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于宽注意力机制的云边协同元强化学习计算卸载方法，包括：根据用户设备生成的各计算任务之间的依赖关系构建任务执行图；以任务总延迟、任务处理总能耗以及计算任务与所卸载资源池之间的匹配度的权衡为目标构建卸载目标函数；将任务的卸载过程建模为马尔可夫决策过程，根据卸载目标函数、执行任务图定义状态、动作和奖励函数；构建宽注意力机制的seq2seq神经网络，将任务执行图输入seq2seq神经网络中，利用近端策略优化方法对卸载目标函数进行优化输出最优调度决策，同时利用元强化学习算法对近端策略优化方法的参数进行更新。本发明使具有依赖关系的任务可以在本地执行，也可在细粒度资源池上执行，提高了能效。
基于注意力机制协同强化学习计算卸载方法

[发明专利]基于社会化学习的云边协同服务编排与请求调度优化方法-CN202211223863.6在审
发明人：王梓蔚;王鑫;赵云凤;仇超;王晓飞 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L41/0246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于社会化学习的云边协同服务编排与请求调度优化方法，包括：eAPs和云分别构建请求调度决策模型和服务编排决策模型；云结合eAP发送的第一共振信息利用注意力机制得状态生成第二共振信息传到eAP；将状态输入服务编排决策模型并优化，结合eAP发送的下层指导向量得到最优服务编排决策传到边缘服务器；eAP结合云发送的第二共振信息利用注意力机制得状态生成第一共振信息传到云；将状态输入请求调度决策模型并优化，结合云发送的上层指导向量得到最优请求调度决策传到边缘服务器；边缘服务器根据收到的两个决策对请求进行处理。本发明能有效降低调度成本，提高吞吐量。
基于社会化学习协同服务编排请求调度优化方法

[实用新型]适用于大型养鸡场的全自动智能断喙机-CN202221688002.0有效
发明人：孟慧鑫;李岩;董科;张浩;李松霖;张婷;赵云凤;李国豪 -专利权人：孟慧鑫
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： A01K45/00 文献下载
摘要：本实用新型提出了一种适用于大型养鸡场的全自动智能断喙机，涉及家禽养殖用具技术领域，包括机架，机架上安装有两第二输送带、第一输送带和两第三输送带，第一输送带的一侧设置有断喙机构，第一输送带的另一侧安装有机器人手臂和位置检测元件，机器人手臂的手腕处安装有夹爪组件，两第二输送带之间形成第一输送间隙，两第三输送带之间形成第二输送间隙，第一输送间隙和第二输送间隙的宽度均与雏鸡的体型相适配，每一第二输送带的输送前端均设置有一挡板，两挡板之间形成待入区，本实用新型实现了对雏鸡断喙工作的全自动操作，解决了人工操作导致工人劳动强度高的问题，有效提高了断喙工作的效率。
适用于大型养鸡场全自动智能断喙机

[发明专利]一种面向智慧城市的社会化学习方法-CN202111425250.6有效
发明人：王晓飞;赵云凤;刘志成;仇超;胡清华 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： H04L41/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向智慧城市的社会化学习方法，包括：构建分层社会化学习系统；基于深度强化学习建立任务评估模型，利用所有物联网设备的任务状态和信道状态优化任务评估模型获得基本决策；边缘服务器利用联邦学习边缘聚合接收的任务评估模型，并根据基本决策优化边缘服务器上的任务评估模型获得高层决策；边缘服务器利用迁移学习对物联网设备中的模型进行指导；云服务器利用联邦学习云聚合接收到的任务评估模型，根据高层决策和云服务器上的任务评估模型制定市级决策，并利用迁移学习对边缘服务器上任务评估模型进行指导。本发明利用联邦学习提高层内智能体间的协作，层间利用迁移学习实现了上层对下层的引导，提高了模型的性能。
一种面向智慧城市社会化学习方法

[发明专利]端边云架构和完全信息下分层联邦学习的激励方法及系统-CN202111256017.X有效
发明人：王晓飞;赵云凤;刘志成;仇超 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种端边云架构和完全信息下分层联邦学习的激励方法及系统，包括：基于斯塔克伯格博弈建立终端设备、边缘聚合器和云服务器之间的三层博弈模型；终端设备通过边缘聚合器下载云服务器中的电力数据学习模型；基于分层联邦学习算法构建模型演化函数；利用纳什均衡求解三方的最优策略，使终端设备的效用、边缘聚合器的效用和云服务器的效用达到最大化；终端设备将基于最优策略更新后的模型发送到边缘聚合器，边缘聚合器基于最优策略对终端设备进行激励发放，并将聚合后的模型发送到云服务器，云服务器基于最优策略对边缘聚合器进行激励发放，并将模型进行再次聚合。本发明可向终端设备和边缘聚合器提供报酬，实现合理公平的收益分配。
端边云架构完全信息分层联邦学习激励方法系统

[发明专利]端边云架构和不完全信息下分层联邦学习的方法及系统-CN202111257828.1有效
发明人：王义兰;赵云凤;刘志成;王晓飞 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： H04L67/1023 文献下载
摘要：本发明公开了一种端边云架构和不完全信息下分层联邦学习的方法及系统，包括：基于契约理论构建边缘聚合器和终端设备之间、云服务器和边缘聚合器之间的分层契约博弈模型；终端设备通过边缘聚合器下载云服务器中的电力数据学习模型；基于分层联邦学习算法构建模型演化函数；以满足个体理性、激励兼容和效用最大化为目标求解三方的最优契约；终端设备将基于最优契约更新后的模型发送到边缘聚合器，边缘聚合器基于最优契约对终端设备进行激励发放，并将聚合后的模型发送到云服务器，云服务器基于最优契约对边缘聚合器进行激励发放，并将模型进行再次聚合。本发明可向终端设备和边缘聚合器提供报酬，实现合理公平的收益分配。
端边云架构不完全信息分层联邦学习方法系统

[发明专利]基于神经架构搜索的轻量级多退出点模型的建立方法-CN202210423171.X在审
发明人：王晓飞;张子桐;王晓辉;王勇;郭鹏天;李琪;刘志成;赵云凤;仇超 -专利权人：天津大学;国网山东省电力公司;中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经架构搜索的轻量级多退出点模型的建立方法，包括如下步骤：搜集电网图像数据构建样本数据集，将样本数据集划分为训练集和测试集；以树形结构为基础，设计包括主干网络和分支分类器的多退出点模型架构；通过将若干种卷积神经网络进行剪裁并重新组合的方法构建搜索空间，基于图像分类任务以权衡模型分类精度和模型大小为目标建立目标函数；将训练集输入搜索空间中，利用策略梯度的强化学习算法对目标函数进行优化，以多退出点模型架构为基础进行训练获取多退出点模型。本发明能很好地权衡了搜索得到的神经网络的精度和参数大小，实现对电力边缘侧的图像分类模型的压缩。
基于神经架构搜索轻量级退出模型建立方法

[发明专利]基于智能协作推理的分布式实时智能监控系统的建立方法-CN202210576950.3在审
发明人：胡清华;王卓航;王晓飞;赵云凤;刘志成;仇超 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能协作推理的分布式实时智能监控系统的建立方法，包括：利用横向分割和纵向分割算法建立基于深度神经网络的横向和纵向分割模型；将横向分割点决策、横向执行节点决策、纵向执行节点决策构建为马尔科夫决策过程；基站利用DDQN算法以最小化任务处理时间差为目标构建分割点执行设备决策模型；各监控终端将视频流输入决策模型，并将视频流上传到横向执行节点，横向执行节点利用横向分割模型进行横向分割和执行，并将执行后的网络参数发送纵向执行节点；纵向执行节点根据利用垂直分割算法对纵向执行网络进行纵向分割和执行；云接收来自各纵向执行节点的执行结果，并利用轨迹匹配算法完成跨相机轨迹匹配。本发明提高了系统算力的有效利用率。
基于智能协作推理分布式实时监控系统建立方法

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