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公开(公告)号：CN114355915A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111614329.3
申请日：2021-12-27
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的AGV路径规划，本发明依据ros操作系统搭建仿真环境，搭建AGV模型；设计强化学习的状态、动作、奖励，搭建深度强化学习的算法框架；训练网络，让AGV从环境中学习策略；使用训练完成的网络，实现AGV的路径规划。本发明从AGV摄像头中获取的原始图像中获取最优动作，自动提取特征；解决了传统算法容易陷入局部最小值的问题。不需要对环境的先验知识，自行探索环境，学习可行的策略。在环境是实时改变或者环境情况复杂时，能动态的去做出改变，去规避动态的障碍物，达到目标点。
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公开(公告)号：CN113159578A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110437101.5
申请日：2021-04-22
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于强化学习的大型电动汽车充电站的充电优化调度方法。首先在当下实际的电动汽车充电站采集数据，并根据状态空间、动作空间及目标函数的定义对采集的数据进行处理，然后运用处理后的数据进行神经网络模型的训练及测试，在保证所用模型的有效性的前提下，将充电站的实际情况作为模型的输入，以模型的输出作为电动汽车充电的参考策略进行实际的充电操作。有效了解决了充电环境下的不确定性问题，而且本发明的方法并不受限于充电站的规模以及充电站达到的电动汽车的数量，训练所得的模型更具有通用性，适用于不同规模下的电动汽车充电站。为电动汽车充电站解决充电调度模型的通用性以及最大化能源和经济效益问题。
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公开(公告)号：CN112686311A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011609766.1
申请日：2020-12-30
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明涉及一种在线考试系统。本发明包括提出的系统通过增加监控机位以及与深度学习理论结合起来，对考生的实时监控录像进行智能化的在线处理并判断考生是否作弊，由此形成了一套完整的防作弊的在线考试系统。本发明通过增加机位对考生的行为捕捉地更加清晰，提高了判断是否作弊的准确度。与深度学习相结合且根据考生个人特征以及背景环境训练的防作弊模型使得判断考生是否作弊不再局限于监考老师的判断，形成了完整的一套自动化的防作弊系统，节省了大量的人力物力。
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公开(公告)号：CN112487608A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011215676.4
申请日：2020-11-04
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06Q10/06 , G06F111/04 , G06F111/10
摘要： 本发明提供一种应用于炼油厂原油处理短期生产优化调度方法。根据炼油厂原油短期生产计划要求的约束条件，建立了以最小化原油短期调度操作总成本为优化目标的数学模型。针对该数学模型采用启发式优化算法进行求解。考虑到群智能优化算法的全局收敛和解的质量受初始种群质量的影响，初始种群多样性程度较高有利于提高算法的寻优性能。因而将混沌映射应用于算法对种群作初始化解的过程中，使得种群个体在解空间分布均匀，从而提高算法的寻优能力。为了解决算法陷入局部寻优的问题，设定了一个切换值p，使得算法能够在迭代求解的过程中兼顾全局搜索和局部搜索，有效的提高了算法求解质量，为炼油厂原油短期生产计划调度问题提供了一种有效的方法。
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