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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115150853A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210404642.2
申请日：2022-04-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种可穿戴设备充电网络中的用户调度和无人机高度控制方法，本发明协同考虑了智能可穿戴设备的充电需求和无人机有限的电池容量，对无人机辅助可穿戴设备的实时充电网络中的网络吞吐量和能量消耗进行建模，以最大化网络吞吐量为目标描述优化问题。本发明将该优化问题转化为一个约束的马尔可夫决策过程，并利用一种基于拉格朗日原始对偶策略优化的，近端策略优化(PPO)‑CMDP算法方法求解最优的智能可穿戴设备时隙调度决策和无人机高度调整策略，确保了无人机的电池能量在限制范围内，并满足了设备的充电需求。本发明提供了智能可穿戴设备充电网络下用户调度和无人机高度控制的一种新方法。
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公开(公告)号：CN115484304B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210921760.0
申请日：2022-08-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/51 , H04L41/142 , H04L41/14 , H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级学习的实时服务迁移方法，构建了一个面向动态边缘网络的服务协同迁移框架，并构建了一个双目标优化问题以便同时优化服务性能和成本。针对该问题，提出了一种基于全局状态的离线专家策略，以提供最优结果作为专家轨迹。为了实现基于可观测状态的实时服务协作迁移，本发明基于模仿学习提出了一个轻量级的在线智能体策略来模仿专家轨迹，并利用元更新来加速模型迁移。实验性能结果表明，与其他代表性算法相比，本发明提出的方案能够显著提升迁移性能的同时降低训练成本，在不同的工作负载下，在服务时延、支付成本等多个指标上都具有明显优势。
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公开(公告)号：CN115272038A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210725369.3
申请日：2022-06-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q50/30 , G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06F16/904
Abstract: 本发明请求保护一种基于动态共享巴士服务调度的智能交通管理系统，包括系统架构、订单管理模块、算法执行模块、运营监控管理模块、巴士信息管理模块、数据可视化模块、用户管理模块，系统架构以Spring Boot2.x+Vue2.x为主，结合Python实现的Flask框架组成，Java技术实现后端的数据处理、条件选择及提供接口服务，Vue实现前端巴士及订单数据的展示和调用接口的功能，Python技术主要实现算法执行模块。本发明与现有技术相比的优点在于：基于真实订单数据集为巴士设计运行线路及调度方案，建成涵盖算法执行模块和订单、巴士信息查询、统计及数据可视化等功能模块，其能有效提高共享巴士公司对于巴士管理调度的能力，并为车辆调度和线路规划管理提供一种智能化的软件管理系统。
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公开(公告)号：CN115150853B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210404642.2
申请日：2022-04-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种可穿戴设备充电网络中的用户调度和无人机高度控制方法，本发明协同考虑了智能可穿戴设备的充电需求和无人机有限的电池容量，对无人机辅助可穿戴设备的实时充电网络中的网络吞吐量和能量消耗进行建模，以最大化网络吞吐量为目标描述优化问题。本发明将该优化问题转化为一个约束的马尔可夫决策过程，并利用一种基于拉格朗日原始对偶策略优化的，近端策略优化(PPO)‑CMDP算法方法求解最优的智能可穿戴设备时隙调度决策和无人机高度调整策略，确保了无人机的电池能量在限制范围内，并满足了设备的充电需求。本发明提供了智能可穿戴设备充电网络下用户调度和无人机高度控制的一种新方法。
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公开(公告)号：CN115484304A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210921760.0
申请日：2022-08-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/51 , H04L41/142 , H04L41/14 , H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级学习的实时服务迁移方法，构建了一个面向动态边缘网络的服务协同迁移框架，并构建了一个双目标优化问题以便同时优化服务性能和成本。针对该问题，提出了一种基于全局状态的离线专家策略，以提供最优结果作为专家轨迹。为了实现基于可观测状态的实时服务协作迁移，本发明基于模仿学习提出了一个轻量级的在线智能体策略来模仿专家轨迹，并利用元更新来加速模型迁移。实验性能结果表明，与其他代表性算法相比，本发明提出的方案能够显著提升迁移性能的同时降低训练成本，在不同的工作负载下，在服务时延、支付成本等多个指标上都具有明显优势。
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