公开(公告)号：CN116610432A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310679849.5

申请日：2023-06-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 蒋嶷川 ,  牟玉宇 ,  毛烨昊 ,  陈福林 ,  柳天祎 ,  狄凯

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明提供了一种多重网络化产业链中面向任务动态性的自适应任务迁移方法，以解决其在生产过程中存在的层内、层间负载不均衡问题。首先，该方法将多重网络化产业链上的生产单元建模为智能体，并从每个网络层中选择关键智能体来相互合作；其次，为了实现网络层之间的负载均衡，被选中的关键智能体以集中式的形式将任务向目标网络层迁移；最后，为了实现每个网络层内的负载均衡，被级联触发的智能体会以分布式的形式将任务向网络层内其余的智能体迁移。与传统的单一网络化任务迁移方法相比，本方法结合了集中式和分布式任务迁移的优点，在保证任务迁移灵活性的前提下，利用整体状态信息，更好地维持系统的稳定性和高效性。

公开(公告)号：CN116932217A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310925250.5

申请日：2023-07-25

Applicant: 东南大学

Inventor： 蒋嶷川 ,  毛烨昊 ,  牟玉宇 ,  陈福林 ,  柳天祎 ,  狄凯

IPC: G06F9/50

Abstract: 本发明提供了一种多重网络化产业链中面向智能体动态性的自适应任务迁移方法，以解决网络层与任务不匹配导致负载不均衡、智能体过载风险的问题。首先，将多重网络化产业链上的智能体进行动态性建模，并选择网络层内的后备智能体来替换故障智能体；其次，为了解决网络层间出现负载不均衡问题，计算各网络层间的状态势场，随着势场降低的方向进行网络层间任务迁移；最后，为了减少智能体的过载风险，计算网络层内各智能体的状态势场，通过势场梯度进行网络层内的任务迁移。与传统基于单一方法任务迁移策略相比，本方法研究网络层内与网络层间任务迁移的特性，实现网络层间的负载平衡，同时能有效减少智能体过载风险，提高产业链的稳定性。

公开(公告)号：CN116881702A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310900710.9

申请日：2023-07-21

Applicant: 东南大学

Inventor： 蒋嶷川 ,  孙天琪 ,  陈福林 ,  狄凯

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/23211 ,  G06F18/241 ,  G06Q10/0635

Abstract: 本发明提出了一种基于IDPC算法的产业链数据特征重构方法，旨在加强数据特征与产业链风险之间的关联度、提高数据特征在产业链风险预测中的效用。该方法主要通过行为聚类和类别规约两个步骤来实现特征重构。行为聚类将采集到的企业数据转换成具有生产行为类别的数据，从可解释性的角度提高了数据与风险之间的关联度，更准确地描述和理解企业的生产行为，为风险分析提供可靠基础。类别规约从数据的有效性角度出发，将生产行为类别数据规约到带入生产行为偏好的特征空间中，实现数据约简。数据规约有益于发现不同生产行为之间的差异和特征，进一步提高数据在风险预测中的效用。基于生产行为偏好的特征空间的规约使得决策者更精确地评估和管理企业自身以及企业之间的风险。