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公开(公告)号：CN118072985A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410239873.1
申请日：2024-03-04
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种考虑患者回流医疗问诊服务的异质医疗资源配置方法，通过患者回流医疗问诊服务系统的历史数据获取患者到达随机分布的参数，并考虑多阶段过程以及患者随机重入事件的影响，对患者回流医疗问诊服务建立蒙特卡洛仿真模型；以患者到达系统的时变需求参数以及医生看诊服务阶段和医疗检查服务阶段的服务时间参数作为输入，通过变邻域搜索启发式算法对资源配置的解进行迭代，并利用机器学习评估模型计算解对应的目标值，从而成功求解多阶段异质资源配置问题。本发明以最小化医疗资源的总工时和患者的等待时间为目标，能够有效解决服务系统二阶段回流的资源配置问题，能够灵活应对系统时变需求，同时兼顾多种异质医疗资源的工时和患者的等待时间，以提高整体系统的服务水平和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114492895A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011159971.2
申请日：2020-10-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种汽车发动机柔性产线分批与调度方法，以最小化拖期惩罚为优化目标，将原始优化问题通过两阶段分别求解，即：通过遗传禁忌混合的启发式算法求解每种工件的共计子批数以及不同工件全部子批的加工顺序，再在此加工顺序下，针对随机到达时间的特点采用样本均值近似方法建立混合整数规划模型，即根据工件来料时间的随机特性生成若干个场景，目标是最小化所有场景的超期惩罚均值，通过求解每个子批的批量大小，实现批量优化。本发明将遗传算法与禁忌搜索算法行了结合，以拖期惩罚最小为目标，针对待加工工件随机到达，且具有机器换模时间的柔性流水生产线，对每种工件的总加工量进行分批处理，形成多个子批，并对多个子批的加工次序进行优化。
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公开(公告)号：CN114764665A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110037063.4
申请日：2021-01-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种大型机场安检系统分布式调度方法，基于大型机场安检系统运行的历史客观统计数据，将安检服务台的工作位置与状态进行综合编码并以最小化服务台的总工作时间为优化目标，加入工作约束与排队队长约束，考虑时变随机客流、服务随机性及服务台跨区域调度时间的分布式排队系统，运用逐点稳态流近似方法将分布式排队系统的随机性转化为期望值，进行解的质量评估，并采用遗传算法与模拟退火算法结合的时序优化算法得到近似最优解，从而对每个服务台每个时段的所服务排队节点、工作状态进行调度，以提高大型机场安检系统对目前随机环境的适应能力，提高安检效率并降低服务成本。本发明基于时变随机客流的安检系统性能评估，及考虑大型机场空间分布式特征的高效调度。能够在合理的时间内获得令大型机场部门满意的资源调度方案，提高安检系统的运行效率并降低资源成本。
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公开(公告)号：CN114492895B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202011159971.2
申请日：2020-10-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/126
Abstract: 一种汽车发动机柔性产线分批与调度方法，以最小化拖期惩罚为优化目标，将原始优化问题通过两阶段分别求解，即：通过遗传禁忌混合的启发式算法求解每种工件的共计子批数以及不同工件全部子批的加工顺序，再在此加工顺序下，针对随机到达时间的特点采用样本均值近似方法建立混合整数规划模型，即根据工件来料时间的随机特性生成若干个场景，目标是最小化所有场景的超期惩罚均值，通过求解每个子批的批量大小，实现批量优化。本发明将遗传算法与禁忌搜索算法行了结合，以拖期惩罚最小为目标，针对待加工工件随机到达，且具有机器换模时间的柔性流水生产线，对每种工件的总加工量进行分批处理，形成多个子批，并对多个子批的加工次序进行优化。
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公开(公告)号：CN114764665B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202110037063.4
申请日：2021-01-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/126
Abstract: 一种大型机场安检系统分布式调度方法，基于大型机场安检系统运行的历史客观统计数据，将安检服务台的工作位置与状态进行综合编码并以最小化服务台的总工作时间为优化目标，加入工作约束与排队队长约束，考虑时变随机客流、服务随机性及服务台跨区域调度时间的分布式排队系统，运用逐点稳态流近似方法将分布式排队系统的随机性转化为期望值，进行解的质量评估，并采用遗传算法与模拟退火算法结合的时序优化算法得到近似最优解，从而对每个服务台每个时段的所服务排队节点、工作状态进行调度，以提高大型机场安检系统对目前随机环境的适应能力，提高安检效率并降低服务成本。本发明基于时变随机客流的安检系统性能评估，及考虑大型机场空间分布式特征的高效调度。能够在合理的时间内获得令大型机场部门满意的资源调度方案，提高安检系统的运行效率并降低资源成本。
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公开(公告)号：CN115545246A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110719807.0
申请日：2021-06-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q10/00 , G06Q50/04 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/18
Abstract: 一种多车型分批柔性生产线调度方法，首先调取生产线的配置参数，考虑抽检随机事件、返修随机事件和车间停工随机事件影响，确定解的评估参数以及内层模拟退火算法参数；然后以下游车型调取顺序作为输入，将最小批量和车型排序两大决策变量分为两层优化问题，其中：外层确定最小批量后，内层的模拟退火算法求解具有最小批量约束的排序调度问题，得到最优的生产排序解。本发明能够求解具有最小批量约束和随机事件扰动的生产调度问题，为现实环境中的分批柔性生产场景提供有力的决策支撑。
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