一种基于医院互联网的无人取药系统

    公开(公告)号:CN110931100B

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN201911199681.8

    申请日:2019-11-27

    摘要: 本发明涉及一种基于医院互联网的无人取药系统,包括:第一电脑终端,用于接收加密电子药单,对加密电子药单进行解密发送出药指令,药房终端根据出药指令将药品送至传送带;药品扫描装置,对传送带上的药品进行扫描,将扫描后的药品信息发送至第一电脑终端,第一电脑终端根据药单编码、病人的信息和扫描后药品信息生成药品扫描清单,将药品扫描清单打印成纸质药品清单;药单采集装置,对纸质药品清单进行采集得到第一药品清单,对病人持有的纸质药单进行采集得到第二药品清单;与医院网络隔离的第二电脑终端采用相似度算法确定第一药品清单和第二药品清单的相似度,根据相似度判断是否出药。通过本发明的上述系统能够提高病人取药时药品的安全性。

    基于改进MOPSO算法的生产调度优化方法及系统

    公开(公告)号:CN112907057B

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202110173596.5

    申请日:2021-02-06

    IPC分类号: G06Q10/06 G06N3/00

    摘要: 本发明涉及一种基于改进MOPSO算法的生产调度优化方法及系统,涉及MES系统生产调度优化技术领域,包括基于获取的当前生产调度计划信息,采用设备编码方式确定初始粒子群;粒子代表当前加工任务中所有工件的加工工序的设备编号的组合;判断当前迭代次数是否到达设定迭代次数,若是则输出当前迭代次数对应的帕累托最优解集;若否则根据当前迭代次数对应的帕累托最优解集、转化后的目标函数和MOPSO算法,计算每个粒子的多目标函数值;根据粒子的多目标函数值、超体积和空间间距的混合指标策略,得到下一迭代次数对应的帕累托最优解集,返回判断步骤。本发明能够提高搜索能力,从而实现生产调度优化。

    一种基于改进战斗皇家优化算法的云工作流调度方法

    公开(公告)号:CN114924841A

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN202210685971.9

    申请日:2022-06-16

    摘要: 本发明提出了一种基于改进战斗皇家优化算法的云工作流调度方法,能够在满足用户预算约束的情况下优化工作流执行时间,解决云数据中心环境下的工作流应用调度问题。本发明引入了士兵聚集指数的概念,通过比较适应度值计算每个士兵的聚集指数,并与预先设定的阈值进行比较,判断士兵是否聚集在一起,以便及时采取措施避免搜索陷入局部最优解;对于聚集指数达到阈值的士兵,依据概率对其位置中某维度的元素值进行变异,通过变异引入随机性,既可以在聚集个体附近搜索更好的解,又可以在多次迭代的累积变异后,使某些个体逃离局部最优,增强搜索的多样性,有效提升了算法的寻优速度以及找到最优解的质量。

    一种基于进化强化学习策略的并行云工作流调度方法

    公开(公告)号:CN114860385A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210537383.0

    申请日:2022-05-17

    摘要: 本发明公开了一种基于进化强化学习策略的并行云工作流调度方法,通过采用两个种群分别优化工作流执行时间和成本,并将种群个体设计为强化学习智能体,通过智能体与环境的交互学习以及基于粒子群优化算法的网络参数更新,实现了智能体网络的两级优化;在强化学习模型训练过程中,通过种群中的多个智能体与环境的并行交互与迭代学习,生成了丰富多样的动作选择经验序列,提高了搜索的多样性;同时,设计了互补启发式机制,利用调度方案的外部目标优势信息对Agent的动作选择概率进行微调与修正,使其更好地平衡工作流执行时间和成本之间的优化,提高了全局搜索能力。