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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于VNS-HOA算法的主动力设备维修时机优化方法及系统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：CN115099426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210612274.0，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于VNS-HOA算法的主动力设备维修时机优化方法及系统是由钱晓飞;孙鑫泰;郑锐;刘心报;胡朝明;周谧设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于VNS-HOA算法的主动力设备维修时机优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于VNS‑HOA算法的主动力设备维修时机优化方法及系统，涉及船舶主动力设备维修技术领域。本发明首先对发动机每个单元体的维修等级进行判定，然后基于此构建主动力设备维修时机优化模型，并以最小化发动机全寿命周期内的维修总成本最小作为该模型的目标函数，最后利用VNS‑HOA算法求解模型获得全局最优解以实现主动力设备维修时机的优化。本发明的技术方案相比于现有技术，最终求解的优化结果更加精准，且求解效率更高。

本发明授权基于VNS-HOA算法的主动力设备维修时机优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于VNS-HOA算法的主动力设备维修时机优化方法，其特征在于，所述方法包括： S1、基于主动力设备的维修相关参数构建主动力设备维修时机优化模型，并设置邻域搜索算法和马群优化算法的基本参数、邻域动作；所述维修相关参数包括：发动机单元体维修等级参数；所述基本参数包括马群优化算法的最大迭代次数； S2、生成马群优化算法中马匹的初始位置作为初始解； S3、判断马群优化算法中当前迭代次数是否达到最大迭代次数，若满足，执行S6；若不满足，则执行S4； S4、根据当前马匹对应的马匹迭代公式进行迭代，并找到具有最优位置的马匹，将其适应度值设定为全局最优解； S5、通过预设的所述邻域动作对所述最优解进行搜索，同时更新全局最优解，并执行S3； S6、算法执行结束，输出全局最优解和其对应的适应度值； 所述S5、通过预设的所述邻域动作对所述最优解进行搜索，同时更新全局最优解，并执行S3，包括： S51、将S4中获得的最优解在该马匹解的邻域结构内进行搜索，若找到解的适应度值优于当前全局最优解则更新全局最优解同时随着迭代次数的增加，自适应地调整邻域结构； S52、每次迭代更新全局最优解后执行S3，若不满足停止条件，则继续执行S4，若满足停止条件则执行S6； 所述邻域动作包括： 当达到邻域搜索算法局部搜索的最大次数时，从第一邻域动作变为第二邻域动作； 所述第一邻域动作为：随机选择本次迭代中最优解的某个位置，将这个位置的前后子序列互换； 所述第二邻域动作为：随机翻转本次迭代中最优解的一条任意长度的子序列； 自适应迭代公式： gen为当前迭代的次数，Gen为算法的最大迭代次数，解的局部搜索的最大数目为sum，N表示每一代局部搜索的数目； 获取所述维修等级参数时，通过以下方法判定发动机单元体的维修等级： 深度维修判定： A、若发动机第j次维修时单元体的使用寿命超过Limk*kmaj，则更换的全部零部件进行深度维修，此时深度维修的判定公式为： 其中，Limk表示单元体k的软时限；kmaj表示用于界定单元体的维修等级的一个小于1的临界值；表示第j次维修时单元体k的使用寿命；表示判断单元体k在第j次维修时是否需要深度维修，表示需要深度维修；表示不需要深度维修； B、若第j次维修时单元体的使用寿命未超过临界值Limk*kmaj，但是考虑到发动机的目标运行时长，在第j+1次维修时单元体的软时限使用寿命超过Limk*kmaj_next,则更换全部零部件进行深度维修，此时深度维修的判定公式为： 其中，表示发动机下一周期的目标运行时长；kmaj_next表示； 中度维修判定： 其中，表示第j次维修时单元体k中零部件i的使用寿命；表示单元体k中零部件i的额定寿命；表示判断单元体k在第j次维修时零部件i是否需要更换，若则需要更换；若则不需要更换； 最小维修判定： 其中，nk表示单元体k有nk个零部件。

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