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龙图腾网获悉广州医科大学申请的专利一种基于混合启发式蚁群系统的多模项目调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115759636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211451346.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于混合启发式蚁群系统的多模项目调度方法是由施雯;毕志升;刘洋;习佳宁;袁伟设计研发完成，并于2022-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合启发式蚁群系统的多模项目调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合启发式蚁群系统的多模项目调度方法，首先随机生成一个满足双代号网络图中活动执行先后顺序的基准序列，然后根据基准序列逐步构建满足双代号网络图的实际调度方案，接下来通过混合启发式信息对蚂蚁的路径进行更新，之后对成本和执行时间参数进行异步仿真处理，计算解之间的相关系数，最后根据前一代中解之间的相关系数在下一代进行仿真。本发明方法利用了多模医疗项目调度优化中不确定参数的特征以及不确定性对情境的高度依赖性进行算法的设计和改进，在保证评估准确度的前提下，减少计算资源的耗费，提高蚁群系统的优化效率。

本发明授权一种基于混合启发式蚁群系统的多模项目调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合启发式蚁群系统的多模项目调度方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：随机生成一个满足双代号网络图中活动执行先后顺序的基准序列； 记录每个活动的前驱活动，在所有前驱活动都已被选择的活动中根据信息素和启发式信息随机选择模式，直到完成基准序列，确保每个前驱活动没有出现在后继活动之后； 步骤2：根据基准序列逐步构建满足双代号网络图的调度方案； 把每个活动和所对应的模式结合起来，得到基准模式，根据基准模式对应的执行时间、所需要的资源、使用资源的限制得到调度方案，计算出调度方案需要花费的总时长； 步骤3：采用蚁群算法通过混合启发式信息对蚂蚁的路径进行更新； 通过同时考虑时间、成本和资源的混合启发式信息，对蚂蚁的寻优路径进行更新； 第i个模式的混合启发式信息hi如下： 其中，和分别为模式i的期望成本和期望执行时间，ri为模式i所需要的资源，α为设置参数； 步骤4：对成本和执行时间两个不确定参数进行异步仿真处理； 对于多模医疗项目调度问题中每个模式对应的不确定成本参数，由于服从正态分布，直接取期望成本进行适应度值的评估； 对于多模医疗项目调度问题中每个模式对应的不确定执行时间，对参数的值进行蒙特卡罗仿真来进行适应度值的评估； 步骤5：在蚁群算法每一代的解更新之后，计算解之间的相关系数，以此判断当前所处的进化阶段，并设置下一代中进行适应度值评估需要进行的仿真次数； 通过计算每一代中解之间的相关关系，判断解所处于的进化阶段；两个解X和Y之间的相关关系r由公式2给出： 其中，n为这一代中进行仿真的次数，Xl和Yl分别为第l次仿真中两个解的适应度值，和分别为两个解在这一代仿真中的平均值；通过计算两个解在这一代的n个仿真情境中适应度值之间的相关系数，得到这一代中这两个解之间的相关程度；通过计算这一代中所有解之间的两两相关系数，并取平均值，得到这一代中解之间的平均相关系数 其中NP为蚁群系统中蚂蚁的总数量，rkj为第k个蚂蚁和第j个蚂蚁之间的相关系数；通过计算每一代中解两两之间的平均相关系数，能够判断出当前所处于的进化阶段，从而设置对应的仿真次数； 步骤6：根据在蚁群算法前一代中解之间的相关系数在下一代进行仿真； 根据上一代中计算得到的相关系数以及设置的仿真次数，在下一代中进行双阶仿真，计算对应的适应度值；在蚁群系统的初始阶段，根据问题的特征把仿真的次数设为n；在每一代循环结束之后计算当前蚁群中解之间的平均相关系数，当平均相关系数的值小于阈值ξ时，下一代中的仿真次数不变，依然是n；直到某一代中，平均相关系数的值大于阈值ξ，则判定蚁群系统进化到了下一个阶段。

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