公开(公告)号：CN117555305B

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202410037972.1

申请日：2024-01-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 邵帅 ,  徐高潮 ,  徐煦 ,  孟宪秋

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明适用于车间智能生产调度技术领域，提供了一种基于NSGAII的多目标可变子批柔性车间作业调度方法，包括以下步骤：已知待求解的调度问题；建立FJSP‑LS的车间调度数学模型，车间调度数学模型包括总完成时间目标函数和机器空闲率目标函数，将总完成时间目标函数和机器空闲率目标函数作为适应度函数；基于NSGAII算法求解车间调度模型，求解得到最优调度方案；输出最优调度方案以及对应的调度甘特图。本发明提出了更贴合实际生产需求的以最小化总生产时间和最小化所有机器的总空闲率的多目标模型；本发明提出的多规则种群初始化方法增加了种群多样性，避免种群过早地陷入局部最优解；本发明提高了生产效率，降低了成本。

公开(公告)号：CN117555305A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202410037972.1

申请日：2024-01-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 邵帅 ,  徐高潮 ,  徐煦 ,  孟宪秋

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明适用于车间智能生产调度技术领域，提供了一种基于NSGAII的多目标可变子批柔性车间作业调度方法，包括以下步骤：已知待求解的调度问题；建立FJSP‑LS的车间调度数学模型，车间调度数学模型包括总完成时间目标函数和机器空闲率目标函数，将总完成时间目标函数和机器空闲率目标函数作为适应度函数；基于NSGAII算法求解车间调度模型，求解得到最优调度方案；输出最优调度方案以及对应的调度甘特图。本发明提出了更贴合实际生产需求的以最小化总生产时间和最小化所有机器的总空闲率的多目标模型；本发明提出的多规则种群初始化方法增加了种群多样性，避免种群过早地陷入局部最优解；本发明提高了生产效率，降低了成本。

公开(公告)号：CN119579306A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202510135780.9

申请日：2025-02-07

Applicant: 吉林大学

Inventor： 孟宪秋 ,  徐高潮 ,  姜建华 ,  徐煦 ,  邵帅

IPC: G06Q40/03 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明适用于信用风险评估技术领域，提供了一种基于联邦学习的信用风险评估方法，包括以下步骤：获取本地模型累计梯度和全局模型梯度，并依据其获取本地模型与中央服务器端全局模型之间的相似度，构建客户端间图关系；基于客户端间图关系获取客户端之间差异性，计算聚合权重并形成全局模型更新；中央服务器端将聚合后的全局模型更新发送给各个客户端，客户端继续下一轮的本地训练，直到模型达到预期性能。本发明具有提升全局模型泛化能力的效果，能够有效应用于金融信用风险评估。通过协作训练，本发明能够避免模型效果因数据量、数据类别或数据多样性不足而产生的精准度下降、鲁棒性较差等问题，从而构建一个更具泛化能力的信用风险评估模型。