公开(公告)号：CN118586679B

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411061832.4

申请日：2024-08-05

Applicant: 深圳大学

Inventor： 白小山 ,  邹嘉豪 ,  张卫东 ,  吴宗泽 ,  李坚强 ,  葛树志

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N3/126 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明公开了一种基于改进多种群遗传算法的多机器人任务分配方法，首先采用虚拟编码作为染色体的编码方式，并基于拓扑排序生成初始可行染色体，然后通过局部遗传算子和全局遗传算子提高染色体和种群整体的适应度，即提高多机器人任务分配结果的质量，最后引入了自适应终止策略来减少算法的计算时间。本发明能够在满足每个时序约束的同时，最小化整个机器人团队访问所有目标位置所需的总时间，有效的解决了复杂时序约束下的多机器人任务分配问题。

公开(公告)号：CN118396341B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410826003.4

申请日：2024-06-25

Applicant: 深圳大学

Inventor： 白小山 ,  方一胜 ,  张卫东 ,  吴宗泽 ,  李坚强 ,  葛树志

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N3/06

Abstract: 本发明公开了一种基于自组织映射的多无人水面艇任务分配方法，能够确定哪艘无人水面艇访问水面上的哪些目标点来执行任务和执行任务的先后顺序，在满足无人水面艇处在基站通讯范围之内且无人水面艇在电量耗尽之前回到基站充电的约束的情况下，同时最小化所有无人水面艇的总旅行代价。本发明在传统自组织映射算法基础上引入了神经元环分裂机制，在满足通讯约束和无人水面艇电量约束的条件下有效求解了多无人水面艇任务分配问题，与传统的自组织映射算法相比，在考虑了不一样的约束条件的情况下，仍然能在较短时间内得到较好的多无人水面艇任务分配方案；与传统启发式算法相比，分配结果受问题规模变化影响更小。

公开(公告)号：CN116245346A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310533242.6

申请日：2023-05-12

Applicant: 深圳大学

Inventor： 白小山 ,  李超 ,  张博 ,  何莉 ,  巩伟杰

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明提供了一种基于多种群遗传算法和局部搜索的多无人机任务分配方法，其为：获取各无人机初始位置与各待喷洒农药目标点之间欧氏距离的代价矩阵；对染色体进行编码，并初始化种群参数；计算每个染色体的适应度；依次对每个子种群的染色体进行选择算子处理、交叉算子处理、变异算子处理以及局部搜索处理；将每一次迭代中所有子种群中适应度最高的染色体在所有子种群之间共享；若达到了最大迭代次数，则基于共享结果输出当前全局最优染色体。本发明以确定哪个无人机执行哪些目标点位置的农药喷洒任务以及执行任务的先后顺序，使得在满足各个无人机有限载荷和工作时长约束的同时，最小化无人机完成所有农药喷洒任务而消耗的总时间。

公开(公告)号：CN116070882A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310273602.3

申请日：2023-03-21

Applicant: 深圳大学

Inventor： 白小山 ,  李宝德 ,  张博 ,  王璨 ,  何莉

IPC: G06Q10/0631 ,  G06F17/11

Abstract: 本发明公开了一种时序约束下基于边际成本的多机器人协同任务分配方法，属于机器人任务分配技术领域，包括：基于各目标点允许最早访问的时间，计算各机器人当前任务计划表中各个已分配目标点的规划访问时间；判断各机器人当前任务计划表中是否存在规划访问时间被更新的目标点，若是，更新各个已分配目标点在原始有向无环图中所有子目标点允许最早访问的时间；否则，将引起最小边际成本的待分配目标点分配给对应机器人，并将该目标点插入到对应机器人任务计划表中最小边际成本对应位置；在当前有向无环图中，删除刚分配的目标点及与其相连的有向边，并根据新的有向无环图迭代进行任务分配。本发明可以有效改善现有技术搜索效率低、耗时长的缺点。

公开(公告)号：CN117973990A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410390352.6

申请日：2024-04-02

Applicant: 深圳大学

Inventor： 白小山 ,  李宝德 ,  刘尊 ,  李坚强 ,  吴宗泽 ,  葛树志

IPC: G06Q10/0835 ,  G06Q10/047 ,  G06Q10/0631 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明公开了一种时序约束下多卡车多无人机包裹投递任务分配方法，在第一阶段根据卡车‑无人机的初始位置、待配送客户的位置以及表示时序约束的有向无环图，采用续航约束检查方法获取满足续航约束的卡车‑无人机路径，在第二阶段采用变邻域下降算法对满足续航约束的卡车‑无人机路径进行改进，得到卡车‑无人机的联合配送路径，完成多卡车多无人机包裹投递任务分配。本发明能够安排每对卡车‑无人机的服务路径，使得在满足无人机载货量、飞行时长以及时序约束的同时，最小化最后一个客户被服务的时间。

公开(公告)号：CN117114375A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311385838.2

申请日：2023-10-25

Applicant: 深圳大学

Inventor： 白小山 ,  吴锐伟 ,  张博 ,  吴宗泽

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N5/01 ,  G06Q10/04 ,  G06F18/232

Abstract: 本发明公开了一种基于节约里程和边际代价的多卡车多无人机任务分配方法，涉及包裹投递技术领域，本发明将构造解的方法与优化解的方法耦合在一起，考虑到无人机路径和卡车路径之间的关联性，提高了所求解的质量；将当前解沿着解优化的方向前进，以避免现存的多阶段启发式算法中出现的为了使解沿着优化的方向前进而在解空间中搜索时间过长的问题，提高效率且改善算法耗时长的问题；解决了每辆卡车只能携带一架无人机的问题。

公开(公告)号：CN116229285A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310499641.5

申请日：2023-05-06

Applicant: 深圳大学

Inventor： 何莉 ,  石铁柱 ,  张德津 ,  刘潜 ,  徐颖 ,  白小山

IPC: G06V20/13 ,  G01N33/24 ,  G01D21/02 ,  G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种融合物联网数据和空间场景的土壤含水量监测方法，涉及土壤含水量监测领域。本发明包括以下步骤：基于物联网传感器获取研究区的土壤水分含量、降雨、气温、光照等环境数据；基于遥感影像对土地利用类型进行分类，并根据分类结果提取空间场景类型；根据环境数据和空间场景类型提取环境变量；将动态的环境变量和土壤水分含量输入DNN模型中，实时动态构建日级别的土壤含水量估算模型，并对DNN模型的精度进行评价；若DNN模型的精度满足要求，输出土壤水分数字制图。本发明融合物联网数据、地形、土壤和遥感多源数据将有助于估算土壤含水量，同时，能够提高土壤含水量估算的精度，构建动态的土壤含水量空间监测结果。

公开(公告)号：CN118378981B

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410808657.4

申请日：2024-06-21

Applicant: 深圳大学

Inventor： 白小山 ,  吴锐伟 ,  张卫东 ,  吴宗泽 ,  李坚强 ,  葛树志

IPC: G06Q10/0835 ,  G06Q10/047 ,  G06Q10/0631 ,  G06F18/2323 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明提供了一种基于改进变邻域下降的多卡车多无人机任务分配方法，属于无人机任务分配技术领域，该方法包括构建多卡车多无人机协同包裹收取与派发问题的初始解；初始化当前最优解以及当前解，并初始化当前退火温度；判断当前退火温度是否大于等于终止温度，若是，则利用领域搜索策略得到新解，以重新生成卡车路径和无人机路径，否则，输出多卡车多无人机任务分配策略；针对新解被接受时，更新当前最优解；针对当前解已应用完所有的邻域结构时，进行降温处理，输出多卡车多无人机任务分配策略。本发明解决了多卡车协同多无人机包裹收取与派发的问题。

公开(公告)号：CN118586679A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202411061832.4

申请日：2024-08-05

Applicant: 深圳大学

Inventor： 白小山 ,  邹嘉豪 ,  张卫东 ,  吴宗泽 ,  李坚强 ,  葛树志

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N3/126 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明公开了一种基于改进多种群遗传算法的多机器人任务分配方法，首先采用虚拟编码作为染色体的编码方式，并基于拓扑排序生成初始可行染色体，然后通过局部遗传算子和全局遗传算子提高染色体和种群整体的适应度，即提高多机器人任务分配结果的质量，最后引入了自适应终止策略来减少算法的计算时间。本发明能够在满足每个时序约束的同时，最小化整个机器人团队访问所有目标位置所需的总时间，有效的解决了复杂时序约束下的多机器人任务分配问题。

公开(公告)号：CN118396342A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410826007.2

申请日：2024-06-25

Applicant: 深圳大学

Inventor： 白小山 ,  佘桉奇 ,  张卫东 ,  吴宗泽 ,  李坚强 ,  葛树志

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N5/01 ,  G06Q10/047 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种基于改进边际代价的多水面船多水下机器人任务分配方法，采用改进最小边际代价算法构建初始的水面船路径，并采用最近插入策略构建初始的水下机器人路径，再通过不同的邻域搜索算子对初始路径进行优化，在水面船与水下机器人的通讯约束和水下机器人最大航程约束下对海域环境中多个分散目标点进行访问任务分配的同时，最小化水面船与水下机器人访问完所有目标点的总旅行距离，显著减少了任务分配时间，提升了整体分配效率。