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智能调度及交通能源应用

方向简介

依托苏州市大数据与信息服务重点实验室,开展运筹优化问题、复杂路径调度理论、技术及产业化。

主要研究内容

交通规划的调度问题

能源分配调度问题

其他调度问题

核心技术

基于优化理论的复杂问题求解

简单的运筹优化问题(线性规划问题等)求解
复杂的运筹优化问题(NP-Hard问题等)求解
利用AI等先进信息技术,实现城市建设、城市管理和运营的智慧化,进而为城市创造更好的服务,促进城市的可持续发展和健康协调发展。


核心技术相关成果发表论文如下

该方法基于2个神经网络模型和1个拉格朗日障碍函数

1.Zhengtian Wu*, Hamid Reza Karimi, Chuangyin Dang, A Deterministic Annealing Neural Network Algorithm for the Minimum Concave Cost Transportation Problem, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2019, DOI: 10.1109/TNNLS.2019.2955137
2.Chuan Li, Zhengtian Wu*, Baochuan Fu, Chuangyin Dang, Jingjing Zheng. A New Method for the Minimum Concave Cost Transportation Problem in Smart Transportation, 2018 International Conference on Smart City and Intelligent Building, Hefei, September 15-16, 2018.

典型应用:城市公共自行车的调度问题

最低凹成本运输问题

典型应用:能源分配的调度问题

把博弈论引入能源分配,在微电网能源分配、节能方面

典型应用:能源分配的调度问题,能源调度可视化


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