-
公开(公告)号：CN116055336B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202211708586.8
申请日：2022-12-29
Applicant: 中煤科工西安研究院(集团)有限公司
IPC: H04L41/14 , H04L41/142 , H04L45/00 , H04L45/12
Abstract: 本申请涉及一种基于迁移算法的矿井数字孪生系统底层网络路由规划方法，包括：确定k个路由规划任务，k个路由规划任务包括1个当前任务和k‑1个历史相似任务；确定每个路由规划任务的优化目标，优化目标中的变量为路由规划方案；k‑1个历史相似任务的优化目标为k‑1个路由规划方案评价代理模型；对k个路由规划任务对应的优化目标采用多目标优化算法进行求解，得到当前任务的最优路由规划方案。本申请根据当前需要配置的底层路由特点找到历史配置记录中的相似问题，配合当前网络路由规划问题同时求解，在求解过程中根据一定概率将求解中途结果迁移到当前规划任务，利用迁移信息加速算法求解，显著提高矿井数字孪生系统底层网络路由规划效率和质量。
-
公开(公告)号：CN116339973A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211708427.8
申请日：2022-12-29
Applicant: 中煤科工西安研究院(集团)有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于粒子群优化算法的数字孪生云平台计算资源调度方法，包括：确定可分配虚拟资源的数量；确定资源调度任务的优化目标；优化目标中的决策变量为资源调度方案，资源调度方案为每个可分配虚拟资源运行的资源调度任务编号；采用粒子群优化算法求解优化目标，得到最优的资源调度方案。本申请提出的基于粒子群优化算法的数字孪生云平台计算资源调度方法，在传统粒子群算法基础上结合交叉编译操作求解数字孪生云平台计算资源调度问题，有效提升云平台计算资源调度性能。
-
公开(公告)号：CN115952939A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211708991.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 中煤科工西安研究院(集团)有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/02 , G06N3/092
Abstract: 本申请涉及一种多智能体强化学习的煤矿井下人员避灾路线规划方法，包括：获取多名井下人员的位置信息，将多名井下人员的位置信息输入到多智能体强化学习模型中，得到每名井下人员的避灾路线规划方案。本申请基于多智能体强化学习技术完成了煤矿井下人员避灾路线规划，通过考虑煤矿井下人员所处的局部信息和煤矿井下整体的全局信息，能够给出每位井下人员的精确合理避灾路径；与现有技术相比，能够在短时间内为井下人员提供动态精准的避灾指引，能显著提高井下人员避灾成功率。
-
公开(公告)号：CN115653549B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202211398512.9
申请日：2022-11-09
Applicant: 中煤科工西安研究院(集团)有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电脉冲防堵孔瓦斯抽采筛管及瓦斯抽采方法，包括筛管，筛管为前端封闭后端开放的中空管体，筛管的后端同轴安装有连接管，筛管的侧壁上从外向内开设有一对相对对称设置的脉冲腔，一对脉冲腔内分别安装有脉冲电极，其中一个脉冲电极连接外部直流电源正极，另一个电脉冲电极连接外部直流电源负极；本发明的抽采筛管在抽采作业中，可有效的通过电脉冲有效对煤层进行击穿、压力作业，增加煤层裂隙透气性，防止钻孔内碎屑、岩层塌落对瓦斯抽采管堵塞，从而有效的提高瓦斯抽采效率，提高钻孔产气量及使用寿命。
-
公开(公告)号：CN116055337A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211708613.1
申请日：2022-12-29
Applicant: 中煤科工西安研究院(集团)有限公司
IPC: H04L41/14 , H04L41/142 , H04L45/122
Abstract: 本申请涉及一种基于DQN算法的矿井数字孪生系统底层业务路由规划方法，通过结合矿井内部的通信条件设计了强化学习所需的状态环境，并结合业务目标设计了路由规划过程中智能体的动作和奖励，实现了对所有业务路由规划的任务的处理，较于现有方法极大地提升了规划精度和效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116341155A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211709016.0
申请日：2022-12-29
Applicant: 中煤科工西安研究院(集团)有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06Q50/02
Abstract: 本申请涉及基于深度强化学习的矿井数字孪生系统传感器配置方法，包括确定传感器的布置数量；将传感器的布置数量输入到深度强化学习网络模型中，输出最优布置方案；深度强化学习网络模型包括智能体和环境，智能体的输入为传感器的布置数量，智能体的输出为动作，动作输入到环境中，环境输出状态和奖励到智能体；动作为每个传感器的布置位置。本申请通过构建带有记忆力模块的深度神经网络模型，能够解决数字孪生系统传感器配置问题中的传感器覆盖率高和最传感器成本低的多目标问题。
-
公开(公告)号：CN115952733A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211708574.5
申请日：2022-12-29
Applicant: 中煤科工西安研究院(集团)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的矿井数字孪生系统漫游路径规划方法，包括训练阶段和推理阶段；根据矿井数字孪生系统中可漫游的地点和路径关系建立漫游路径图，作为训练环境；在漫游路径图上指定矿井数字孪生系统漫游过程中需要遍历的点；使用演员评论家框架构建一个深度强化学习模型；所述的深度强化学习模型包括Actor模块和Critic模块；通过对矿井数字孪生系统需要可漫游的地点和路径关系设计了一个用于交互的训练环境，基于演员评论家框架构建深度强化学习模型，最终训练出了一个可以给出矿井数字孪生系统漫游路径的Actor模块，相较于传统方法能大幅缩矿井数字孪生系统漫游路径规划的时间，解决现有漫游路径规划方法耗时长的技术问题。
-
公开(公告)号：CN115951971A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211708513.9
申请日：2022-12-29
Applicant: 中煤科工西安研究院(集团)有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于强化学习算法的矿井数字孪生云平台资源调度方法，包括：确定数字孪生系统中虚拟机数量；获取所有子任务的状态；将虚拟机数量和所有子任务的状态输入到强化学习模型中的演员网络中，得到虚拟机的调度路径。本申请解决了矿井数字孪生云平台资源调度问题，能在短时间内计算出资源调度的最短时间路径；构建的演员网络模型能够对当前任务情况进行过分析给出调度路径，评论家网络能够给演员网络的决策进行纠正，两者结合极大的缩短矿井数字孪生云平台调度资源路径规划的时间。
-
公开(公告)号：CN116341775A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211708777.4
申请日：2022-12-29
Applicant: 中煤科工西安研究院(集团)有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/02 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于差分进化算法的矿井数字孪生系统漫游路径规划方法，根据矿井内部纵向切面图，采用指定的矿井栅格化密度下的栅格数据模型表示地图环境，将矿井中的可达路径点通过离散方格表示为栅格化矿井可达位置矩阵；确定任务的优化目标和约束条件；使用改进的差分进化算法求解最优矿井数字孪生系统漫游路径规划方案，能够借助差分进化算法全局收敛能力强、稳健性高以及不需要借助问题的特征信息的特点，将固定的差分策略替换为能够从4种差分策略中进行自适应选择，同时添加了多项式变异作为额外的变异方法，提升了算法跳出局部最优的能力，解决了现有技术中漫游路径规划方法容易陷入局部最优解以及收敛速度慢的技术问题。
-
公开(公告)号：CN116245264A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211708582.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 中煤科工西安研究院(集团)有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/02 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及一种基于多目标优化算法的煤矿井下人员避灾路线规划方法，包括：构建避灾路线初始种群，避灾路线初始种群中包括针对不同灾情以及不同工作人员的多个避灾路线规划方案；基于避灾路线初始种群构建代理模型；根据避灾路线初始种群和代理模型，采用多目标优化算法确定最优的避灾路线规划方案。本申请的煤矿井下人员避灾路线规划方法，可利用数据驱动借助仿真数据大幅度提升避灾路线规划方案评价的准确性，提升了方案实用性，能显著提高煤矿井灾害时的人员避灾效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.213 seconds)
