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龙图腾网获悉清华大学;北京邮电大学申请的专利调度排序方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN114580839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210070336.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权调度排序方法、装置、计算机设备和存储介质是由黄晋;李端玲;苏炎召;何一新;钟志华设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本调度排序方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种调度排序方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取预设数目个第一排序信息；根据各第一排序信息、以及自适应交叉变异策略，确定各第二排序信息、并更新自适应交叉变异策略的参数值；根据各第一排序信息、各目标设备码、以及局部调整策略，确定各第三排序信息；将各第一排序信息、各第二排序信息、以及各第三排序信息输入筛选模型，得到预设数目个优化排序信息；迭代上述步骤，直到确定满足预设迭代停止条件的各目标优化排序信息；根据各满足预设迭代停止条件的目标优化排序信息，确定最优排序信息。采用本方法能够使得获取的最优排序信息对多目标优化的效果更好。

本发明授权调度排序方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车间生产调度排序方法，其特征在于，所述方法包括： 通过需要加工的工件，以及所述工件需要的加工工序，得到各目标工序，并将各所述目标工序进行编码，得到各目标工序码； 根据各所述工件的加工工序的顺序，确定各所述目标工序码的排列顺序，并将各可以执行目标工序的设备，作为各目标设备；将各目标设备编码，作为各目标设备码；其中，一个目标设备一次只能加工一个目标工序，不同目标设备加工同一目标工序的时间不同，每个目标设备能加工各目标工序，同一工件的各目标工序的排列顺序相同，但前道目标工序加工完，后道目标工序才可以开始加工；各所述目标工序码为加工一个工件需要的各工序的编码，各所述目标设备编码为执行各目标工序的各目标设备的编码； 通过对各所述目标工序对应的目标设备的各优化目标的目标值进行加和平均计算，得到各所述目标设备的排列顺序对应的各优化目标的目标值，并将各所述目标设备码的排列顺序、各所述目标设备的排列顺序对应的各优化目标的目标值，作为初始排序信息；其中，各所述优化目标包括完工时间、设备负载率、生产效率、单位能耗，所述完工时间为一个工件按照各目标工序码的排列顺序完成一次加工的理论时间，所述设备负载率为各所述目标工序对应的目标设备在单位时间内的最大加工零件个数，所述生产效率为单位时间内加工的零件个数，所述单位能耗为各所述目标工序对应的目标设备在单位时间内的理论总能耗； 将各所述初始排序信息输入筛选模型，得到预设数目个第一排序信息；所述第一排序信息用于反映在预设目标工序码的排列顺序的情况下，各目标工序码对应的目标设备码的排列顺序； 根据各所述第一排序信息、以及自适应交叉变异策略，确定各第二排序信息； 将当前迭代的次数输入参数调整算法，得到所述自适应交叉变异策略的新参数值；所述自适应交叉变异策略包括自适应交叉策略和自适应变异策略，所述自适应交叉策略的参数值为交叉率，所述自适应变异策略的参数值为变异率； 通过交叉率模型确定新交叉率，并用所述新交叉率更新所述自适应交叉策略的原交叉率； 通过变异率模型确定新变异率，并用所述新变异率更新所述自适应变异策略的原变异率；其中，整个迭代按照迭代的次数划分为初期阶段、中期阶段和后期阶段，每个阶段的划分标准为： ； ； 上式中，为阶段划分参数，N为最大迭代次数，为进化初期阶段，为进化中期阶段，为进化后期阶段； 交叉率模型： ； 变异率模型： ； 上式中，为个体的交叉率，为个体的变异率，为交叉率与变异率的调节参数； 根据各所述第一排序信息，选取各稀疏排序信息； 针对每个稀疏排序信息，在所述稀疏排序信息的各目标工序码中，选取第一目标工序码，以及所述第一目标工序码对应的第一目标设备码； 根据所述稀疏排序信息、各所述目标设备码、以及所述第一目标工序码对应的第一目标设备码，确定各第三初始排序信息； 将各所述第三初始排序信息输入随机优化变异策略，得到各第三排序信息； 将各所述第一排序信息、各所述第二排序信息、以及各所述第三排序信息输入筛选模型，得到所述预设数目个优化排序信息； 在不满足预设迭代停止条件的情况下，将各所述优化排序信息作为各所述第一排序信息，并返回执行根据各所述第一排序信息、以及自适应交叉变异策略，确定各第二排序信息、并更新所述自适应交叉变异策略的参数值步骤，直到确定满足预设迭代停止条件的各目标优化排序信息； 根据各所述满足预设迭代停止条件的目标优化排序信息，确定最优排序信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学;北京邮电大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。