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公开(公告)号：CN119849842A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411948451.8
申请日：2024-12-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/0631 , G05B19/418 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于安全强化学习的增材制造车间调度方法，涉及深度学习技术领域，包括：基于车间仿真环境参数确定车间状态向量S，#imgabs0#；其中，T表示当前时间，L表示当前批次中正在处理的任务数量，Tard表示所有任务的总拖期时间，C表示已完成任务的总完工时间，Index表示当前正在调度的任务；利用DQN算法，结合车间状态向量S和奖励函数确定待调度任务的优先级，基于所述优先级确定待调度任务的批次；利用改进A3C算法进行机器选择，将不同批次的所述待调度任务分配至目标机器；改进A3C算法为加入了安全盾牌机制的A3C算法。通过综合考虑任务紧急度、加工时间及机器负载，动态优化生产调度，提高了调度效率与资源利用率，实现了多目标平衡。
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公开(公告)号：CN105469399A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510819211.2
申请日：2015-11-20
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种面向混合噪声的人脸超分辨率的重建方法及装置，包括：接收低分辨率人脸图像XL，将XL、预设的低分辨率训练集中的低分辨率人脸样本图像及高分辨率训练集中的高分辨率人脸样本图像划分为相互重叠的图像块；计算中各个位置(i,j)的图像块对应的最优权重系数w*(i,j)；将各个位置(i,j)的低分辨率人脸样本图像的图像块替换为对应的高分辨率人脸样本图像的图像块，根据最优权重系数w*(i,j)合成各个位置(i,j)的高分辨率人脸图像块XH(i,j)；根据高分辨率人脸图像块XH(i,j)在人脸对应的位置进行融合，获取高分辨率人脸图像并输出；如此，引入l1-l1双稀疏范数，同时进行混合噪声去除和人脸超分辨率重建，减小对低分辨率图像进行重建时的误差，进而获取高质量的高分辨率人脸图像。
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公开(公告)号：CN116954163A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310597618.X
申请日：2023-05-22
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开一种考虑机器损坏的分布式下料车间调度方法，包括批次的加工序列生成模块，批次的加工园区分配模块，园区内加工机器分配模块，园区内加工班组分配模块，损坏机器的重调度模块，批次加工序列的优化模块；确定每个批次的加工园区、每个批次的加工机器、每台机器上的所有批次的加工顺序、每个班组的所有加工批次，设计了一种基于机器负载的重调度策略，基于问题特性的模因算法，设计交叉和变异算子以及两种启发式的局部搜索算子，提高算法的多样性和收敛性；对加工序列、园区分配、机器分配、班组分配进行优化，得到最优的排产序列，将最优的排产方案以甘特图的形式输出来指导实际排产。
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公开(公告)号：CN116227715A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310245497.2
申请日：2023-03-14
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多Agent考虑订单插入的柔性机加工场景调度方法，应用于车间排产领域，包括以下步骤：建立订单插入的柔性机加工场景调度的数学模型和马尔科夫模型，以最小化最大累积延误作为评价指标；设计了选择机器的智能体和选择工件的智能体，采用了12种工件特征和机器特征作为输入；对动作值函数和目标值函数拟合并初始化；分别选择5种和3种启发式规则作为智能体动作；设计基于最小化最大累积延误的奖励函数进行评估，并更新动作值函数参数；状态更新；利用软目标更新策略对目标值函数参数进行更新；本发明可以快速处理订单插入的柔性机加工场景调度问题，具有灵活性高和实时性强的优点。
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公开(公告)号：CN104933692B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201510381611.X
申请日：2015-07-02
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供了一种人脸超分辨率的重建方法及装置，所述方法包括：接收低分辨率人脸图像XL，将XL、预设的第一人脸样本图像及第二人脸样本图像划分为相互重叠的图像块；计算所述第一人脸样本图像中各个位置(i,j)的图像块对应的映射矩阵查找与XL(i,j)距离最近的第一图像块根据第一图像块对应的最优映射矩阵合成各个位置的高分辨率人脸图像块XH(i,j)；根据XH(i,j)在人脸对应的位置进行融合，获取高分辨率人脸图像；如此，根据训练集中的任何一幅低分辨率图像到高分辨率图像的最优映射矩阵，利用该图像所训练出来的最优映射矩阵来恢复到高分辨率的图片，既提高了重建效率，达到了实时性的要求，又提高了高分辨率图片的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115237075B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210878317.X
申请日：2022-07-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供了一种基于改进海鸥算法的多目标分布式焊接车间调度排产方法，用于求解多目标分布式焊接车间调度问题，属于智能优化调度领域。本发明实施方法包括：分析了工件在焊接工序中的成本构成，总结了多目标分布式焊接车间调度的约束条件，以最大完工时间最小和机器负载最小为目标函数，建立工件在分布式焊接车间加工过程中的调度模型；提出了一种多目标海鸥算法对该问题进行求解，并且根据焊接作业的特点设计了一种基于关键路径的优先级机器矩阵的策略。设计本发明的分布式焊接车间调度排产方法，可以有效解决实际生产问题，减少分布式焊接车间的最大完工时间、降低焊机的负载。
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公开(公告)号：CN113723790B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202110971348.5
申请日：2021-08-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086
Abstract: 本发明提供了一种基于代理模型的供水系统调度策略优化方法和存储介质，其中方法包括：采用集群并行采样方法采样，对供水系统的管网的所有节点产生对应数量的污染事件，将污染事件平均分配到Spark集群，通过EPANET计算每个污染事件的第一适应度值，并将第一适应度值保存到历史数据集，得到样本数据集，利用样本数据集构建代理模型，利用差分优化算法对供水系统调度策略进行优化，从而得到最佳调度策略。
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公开(公告)号：CN116151424A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211548118.9
申请日：2022-12-05
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供了一种多园区模糊下料车间系统和方法，该方法包括：获取批次信息和工厂信息；其中，所述批次信息包括：批次优先级和批次交货期；基于所述批次信息和工厂信息，确定至少一个排产计划；其中，所述排产计划包括所述批次对应的加工时间；利用遗传算法，对所述排产计划进行交叉变异，确定第一方案；基于所述批次信息和所述工厂信息，对所述第一方案中所述排产计划进行排序，选择第一预设数量的所述排产计划，确定第二方案；基于所述批次交货期和批次优先级，对第二方案进行局部搜索，确定最终排产方案；输出所述最终排产方案。如此，本发明可以基于优先级和交货期，增加批次约束，并根据批次模糊加工时间指导实际排产，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN105469399B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201510819211.2
申请日：2015-11-20
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种面向混合噪声的人脸超分辨率的重建方法及装置，包括：接收低分辨率人脸图像XL，将XL、预设的低分辨率训练集中的低分辨率人脸样本图像及高分辨率训练集中的高分辨率人脸样本图像划分为相互重叠的图像块；计算中各个位置(i,j)的图像块对应的最优权重系数w*(i,j)；将各个位置(i,j)的低分辨率人脸样本图像的图像块替换为对应的高分辨率人脸样本图像的图像块，根据最优权重系数w*(i,j)合成各个位置(i,j)的高分辨率人脸图像块XH(i,j)；根据高分辨率人脸图像块XH(i,j)在人脸对应的位置进行融合，获取高分辨率人脸图像并输出；如此，引入l1‑l1双稀疏范数，同时进行混合噪声去除和人脸超分辨率重建，减小对低分辨率图像进行重建时的误差，进而获取高质量的高分辨率人脸图像。
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公开(公告)号：CN104933692A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510381611.X
申请日：2015-07-02
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供了一种人脸超分辨率的重建方法及装置，所述方法包括：接收低分辨率人脸图像XL，将XL、预设的第一人脸样本图像及第二人脸样本图像划分为相互重叠的图像块；计算所述第一人脸样本图像中各个位置(i,j)的图像块对应的映射矩阵查找与XL(i,j)距离最近的第一图像块根据第一图像块对应的最优映射矩阵合成各个位置的高分辨率人脸图像块XH(i,j)；根据XH(i,j)在人脸对应的位置进行融合，获取高分辨率人脸图像；如此，根据训练集中的任何一幅低分辨率图像到高分辨率图像的最优映射矩阵，利用该图像所训练出来的最优映射矩阵来恢复到高分辨率的图片，既提高了重建效率，达到了实时性的要求，又提高了高分辨率图片的质量。
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