一种仿真调试方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN117032903B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311285975.9

    申请日:2023-10-07

    Abstract: 本说明书公开了一种仿真调试方法、装置、存储介质及电子设备。仿真调试方法包括:对目标业务场景进行建模,得到用于实现业务场景模型的仿真程序,并确定所述仿真程序中包含的各逻辑块;确定预设的各监控变量以及各逻辑断点;接收前端发送的调试指令,针对每个逻辑块,若执行针对该逻辑块的调试动作过程中触发逻辑断点,则暂停对后续的逻辑块进行调试,并将该逻辑块所触发的逻辑断点处对应的各监控变量值发送给前端;在用户根据各监控变量值判断调试未出现异常后,接收用户通过前端发送的继续调试指令,以继续执行针对后续逻辑块的调试动作,直至所有逻辑块均被调试完成,得到调试后的仿真程序。

    一种车辆调度方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116612640B

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202310867386.5

    申请日:2023-07-14

    Abstract: 本说明书公开了一种车辆调度方法、装置、存储介质及电子设备,包括:针对待预测区域中的各子区域,将确定出的该子区域的历史出行信息按照至少两种时间周期进行提取,得到至少两种子信息。以及构建各子区域之间的距离图以及构建各子区域之间的出行需求图,并将各子区域的至少两种子信息、距离图以及出行需求图输入特征提取层,得到各子区域的至少两种时间特征、距离特征以及出行需求特征。将各子区域的至少两种时间特征、距离特征以及出行需求特征输入预测层,得到待预测区域的用户出行需求。根据用户出行需求,进行车辆调度。使得预测出的用户出行需求更加准确,从而根据用户出行需求,将车辆调度到各子区域,减少用户在各子区域的等待时间。

    一种车辆调度方法、装置、存储介质及电子设备

    公开(公告)号:CN116612640A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310867386.5

    申请日:2023-07-14

    Abstract: 本说明书公开了一种车辆调度方法、装置、存储介质及电子设备,包括:针对待预测区域中的各子区域,将确定出的该子区域的历史出行信息按照至少两种时间周期进行提取,得到至少两种子信息。以及构建各子区域之间的距离图以及构建各子区域之间的出行需求图,并将各子区域的至少两种子信息、距离图以及出行需求图输入特征提取层,得到各子区域的至少两种时间特征、距离特征以及出行需求特征。将各子区域的至少两种时间特征、距离特征以及出行需求特征输入预测层,得到待预测区域的用户出行需求。根据用户出行需求,进行车辆调度。使得预测出的用户出行需求更加准确,从而根据用户出行需求,将车辆调度到各子区域,减少用户在各子区域的等待时间。

    一种基于GIS模拟智能体移动及可调速的可视化方法和装置

    公开(公告)号:CN116883633A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202311151151.2

    申请日:2023-09-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于GIS模拟智能体移动及可调速的可视化方法和装置,包括:基于智能体的坐标在地图上创建所有智能体;设定周期,获取每个智能体在每个周期的坐标信息,比较当前周期与上一周期的坐标,确定智能体是否移动,若移动,则保存该智能体在当前周期的起始坐标和目标坐标;初始化移动智能体运动前的状态,设定运动速度和单周期运动步数并计算当前周期的运动时长和单步运动时长,从而计算当前周期移动智能体的运动路径;按照运动路径在地图上模拟智能体的移动;则每个移动智能体连续多周期的运动路径即可在GIS地图上模拟智能体的移动并可视化。本发明将带有地理坐标信息的智能体真实映射到GIS地图上;且移动过程可视化的速度支持灵活设置。

    一种强化学习模型训练和业务执行方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN117725985B

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202410171178.6

    申请日:2024-02-06

    Abstract: 本说明书公开了一种强化学习模型训练和业务执行方法、装置及电子设备。所述方法包括:获取用户针对指定业务场景构建的强化学习环境数据;响应于用户的指定操作,确定用户基于强化学习环境数据选择的目标智能体,并确定目标智能体的智能体配置信息;在预设算法库中确定出目标强化学习算法;基于目标智能体、智能体配置信息以及目标强化学习算法,构建强化学习模型,并对强化学习模型进行仿真,并将仿真过程中产生的数据存入经验回放池;根据从经验回放池中获取的训练数据以及奖励函数信息对强化学习模型进行训练。本方案极大的降低了用户的使用门槛,充分满足了用户对强化学习环境的多样化需求。

    一种面向体育领域的获奖证书生成方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN117896076A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410038697.5

    申请日:2024-01-10

    Abstract: 本说明书公开了一种面向体育领域的获奖证书生成方法、装置及电子设备。所述面向体育领域的获奖证书生成方法包括:接收获奖证书的生成请求,并根据生成请求,获取体育赛事的赛事信息、获奖人信息以及奖励信息;在预设的模板库中确定出与赛事信息以及奖励信息相匹配的证书模板,作为目标证书模板,以及,根据赛事信息、获奖人信息以及预设的证书编号生成指定长度的散列值,并基于认证机构预先下发的私钥对散列值进行加密,得到证书签名;将赛事信息、获奖人信息、奖励信息、证书签名添加到目标证书模板中并进行渲染,生成针对获奖人的获奖证书并进行存储。本方案可以自动生成获奖证书,提高了证书生成效率,充分满足用户需求。

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