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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种可重入混合流水车间调度问题的优化方法及装置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：CN115222107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210741308.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种可重入混合流水车间调度问题的优化方法及装置是由吴秀丽;李雨馨设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可重入混合流水车间调度问题的优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可重入混合流水车间调度问题的优化方法及装置，涉及车间调度技术领域。包括：获取待调度车间的加工信息；将待调度车间的加工信息输入到构建好的车间调度优化模型；根据改进的基于迭代贪婪算法的带精英调整的学习型迭代贪婪算法LIG‑EA，对车间调度优化模型进行求解，得到车间调度方案。本发明能够解决可重入混合流水车间中如何合理制定调度决策方法，并充分利用现有的资源的问题，有效降低了完工时间。本发明采用智能算法解决可重入混合流水车间调度问题，在保持迭代贪婪算法优秀求解性能的同时进行算法优化并提升算法速度，避免人工调度决策的不合理性与低效性，有助于提高企业的生产管理效率。

本发明授权一种可重入混合流水车间调度问题的优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种可重入混合流水车间调度问题的优化方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取待调度车间的加工信息；其中，所述加工信息包括待加工工件数量、加工时间、并行机数量、加工阶段数量以及加工次数；其中，所述加工时间为工件在各阶段的加工时间的和，并且工件在各阶段的加工时间相同；所述并行机数量为各阶段的相同并行机数量；所述加工次数为工件完成所有阶段加工的次数； S2、将所述待调度车间的加工信息输入到构建好的车间调度优化模型； S3、根据改进的基于迭代贪婪算法的带精英调整的学习型迭代贪婪算法LIG-EA，对所述车间调度优化模型进行求解，得到车间调度方案； 所述S3中的根据改进的基于迭代贪婪算法的带精英调整的学习型迭代贪婪算法LIG-EA，对所述车间调度优化模型进行求解，得到车间调度方案包括： S301、输入车间调度优化模型的参数，并初始化种群生成初始种群； S302、对所述初始种群进行解码，得到初始种群中染色体的目标函数值，选取染色体中目标函数值最优的染色体记为最优解； S303、选取染色体中目标函数值最优的前10%个染色体记为精英染色体； S304、对所述精英染色体中的每个精英染色体进行精英调整；其中，所述精英调整包括精英染色体破坏重建和基于关键工件的染色体调整； S305、根据普通染色体以及精英调整后的精英染色体，得到新的普通染色体；其中，所述普通染色体为当前种群的染色体； S306、对所述新的普通染色体进行破坏重建； S307、根据破坏重建后的新的染色体、初始种群以及概率跳突接受准则，产生新的种群； S308、遍历所述新的种群，若所述新的种群中存在目标函数值优于所述精英调整后的精英染色体的目标函数值的染色体，则对所述精英调整后的精英染色体进行替换更新，得到更新后的精英染色体； S309、寻找所述新的种群以及更新后的精英染色体中的最优染色体，若所述的目标函数值优于所述的目标函数值，则用所述替换所述； S310、判断是否满足预先设定的迭代次数；若是，则输出外部存档，即迭代后得到的最优染色体及所述的目标函数值；否则，转去执行S304； 所述S304中的精英染色体破坏重建包括：对精英染色体进行破坏以及对破坏后的精英染色体进行重建； S3041.1、所述对精英染色体进行破坏包括： 设精英染色体的基因长度为；从个基因中随机且不重复的取出个基因记为；剩余的个基因记为； S3041.2、所述对破坏后的精英染色体进行重建包括： 依次选取所述中的基因，将选取的基因插入到当前染色体中的所有位置，计算插入所有位置中的每个位置所得到的染色体的目标函数值，选取所述目标函数值中最优的目标函数值所对应的染色体作为当前染色体，判断中的基因是否全部选取完；若是，则输出重建后的精英染色体；若否，则继续执行步骤S3041.2。

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