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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于混合离散粒子群算法的机器人装配线平衡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：CN115271357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210735326.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于混合离散粒子群算法的机器人装配线平衡方法是由张灿然;窦建平;王帅;赵超丹;王平远设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合离散粒子群算法的机器人装配线平衡方法在说明书摘要公布了：本发明涉及装配线平衡技术领域，特别是涉及一种基于混合离散粒子群算法的机器人装配线平衡方法，其包括以下具体步骤：1、获取机器人装配线的参数信息；2、给出机器人装配线总成本的计算公式；3、设计离散粒子群优化算法获取最佳的工序和机器人分配方案；本发明采用路径重连、多片段交叉机制、片段变异机制更新粒子的工序和机器人分配向量，设计出专门用于搜索离散可行解空间的搜索机制，有利于提高算法搜索效率和命中全局最优解的概率。本发明采用混合离散粒子群算法，结合精确方法动态规划与粒子群的优点，在解决机器人装配线分配问题时，计算和收敛速度快，全局搜索能力强，可以在较短的时间内取得高质量的工序和机器人分配解决方案。

本发明授权一种基于混合离散粒子群算法的机器人装配线平衡方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合离散粒子群算法的机器人装配线平衡方法，其特征在于，包括以下具体步骤： S1、获取机器人装配线的参数信息：包括工序的数量、工序的优先关系，机器人的数量、种类、每种机器人执行每个工序的工作时间、每种机器人执行每个工序的工作成本； S2、给出机器人装配线总成本的计算公式: 机器人装配线的总成本，包括机器人的购买成本和机器人执行工序的工作成本，其公式如下： 其中，表示最大工作站数量，表示工作站序号，;表示机器人的种类,表示机器人序号，；表示工序的数量,表示工序的序号，;表示机器人是否分配到工作站上,;表示工序分配到工作中上，并由机器人执行,;PCr表示机器的购买成本;OC ir 表示工序由机器人执行的工作成本； S3、设计离散粒子群优化算法获取最佳的工序和机器人分配方案，包括如下具体步骤： S31、初始化参数； S32、初始化种群；采用排列数直接编码的方式随机生成个粒子，形成初始种群，并随机初始化粒子的速度； S33、计算目标函数值和适应度值：利用动态规划方法解码，计算每个粒子的目标函数，并计算粒子的适应度值；动态规划方法将复杂的任务分配和机器人选择过程分解成相对简单的子问题，然后分别解决每个子问题，以获得最优解； 其中，动态规划方法解码的具体步骤如下： A.对于给定的工序序列，建立一个虚拟结点，此结点状态为空，不包含任何工序和机器人； B.从虚拟结点按照递推公式，从工序序列的末尾往前依次递推，递推公式如下所示： , 其中，表示工序的序号，表示工序的数量，表示机器人序号，Ci表示从工序至虚拟结点的总成本,PCr表示机器人的购买成本，OCir表示工序由机器人执行的工作成本； C.根据以上的递推过程，结点存在多个状态，每个状态包含不同的工序和机器人类型;因此，求解给定工序的最小总成本问题就转变为求解开始和结束两个结点间的最小路径的问题；当循环结束时，通过回溯获得最优解； S34、记录个体极值和当前全局最优解； S35、以概率px进行路径重连，在局部最优解附近进行细致地搜索； S36、以概率选择进行多片段交叉或者片段变异操作； S37、计算经过路径重连或者多片段交叉或者片段变异得到的个体的适应度值，对比更新每个个体极值和当前全局最优解； S38、更新种群，将更新得到的粒子作为新一代种群，并将迭代次数加1； S39、判断是否满足终止条件，若满足，则输出最优解并结束，否则，回到步骤S35。

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