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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利用于贵金属检测多工序并行机车间的调度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：CN119599353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411649683.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权用于贵金属检测多工序并行机车间的调度方法及装置是由邓超;吕明康;董英乾;赵培瑞;何亚东;闫文斌;罗远嘉设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于贵金属检测多工序并行机车间的调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于贵金属检测多工序并行机车间的调度方法及装置，针对贵金属合金检测过程中步骤复杂、设备多样等特点，并考虑实际检测过程中的资源约束，以最小化最大完工时间为优化目标，构建贵金属检测多工序并行机车间调度问题的数学模型，通过求解数学模型，得到数学模型的优质调度方案，以加快算法收敛速度，并采用多种邻域扰动策略避免陷入局部最优，提升算法的全局搜索能力。通过实际检测实例验证，该方法有效提高了贵金属检测中的调度效率和资源利用率。

本发明授权用于贵金属检测多工序并行机车间的调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于贵金属检测多工序并行机车间的调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于贵金属合金检测的分析方法、分析步骤及相应的检测仪器与设备，以最小化最大完工时间为优化目标，构建贵金属检测多工序并行机车间调度问题的数学模型，并确定数学模型的约束条件； S2：求解数学模型，得到数学模型的优质调度方案； 其中，S2中所述求解数学模型，包括： S2.1：初始化种群：包括确定检测分析步骤顺序；确定各分析步骤选择的检测仪器与设备；确定检测完工时间；设置参数，包括种群规模、最大迭代次数、Q表、变邻域局部搜索次数； S2.2：种群划分：将种群划分为两个规模相同的第一子种群Pop1和第二子种群Pop2，其中，Pop1注重于探索，Pop2注重于挖掘； S2.3：对Pop1执行探索操作：根据个体目标函数值计算Pop1中每个个体的适应度值并将最优个体存入外部记忆池，采用轮盘赌的方式选择出Pop1中的两个个体作为父代个体执行进化操作； S2.4：对Pop2执行挖掘操作：根据个体目标函数值计算Pop2中每个个体的适应度值并采用轮盘赌的方式选择Pop2的两个个体作为父代个体执行基于均匀交叉的挖掘操作； S2.5：种群更新：分别对种群Pop1和Pop2采用贪婪策略更新种群，更新完成后将Pop1和Pop2合并成为新种群newPop； S2.6：对优质个体执行基于Q‑learning的变邻域搜索：通过基于Q‑learning的变邻域搜索算法，对优质个体执行扰动操作并生成扰动解，随后利用多种邻域结构进行局部搜索，在找到更优解时动态更新解； S2.7：更新Q表：根据S2.6执行的动作更新环境中的状态，同时根据输出新解与初始解的优劣关系，计算环境的奖励值并根据奖励值更新Q表； S2.7：判断是否满足迭代终止条件，若是，则输出贵金属合金检测多工序并行机车间调度问题模型的优质调度方案，否则跳转至S2.2； 在S2.6中的基于Q‑learning的变邻域搜索，包括： 根据适应度选择一定比例的个体作为优质个体执行局部搜索操作，根据当前环境中Q表所确定的状态选择对应扰动策略动作，对优质个体进行相应的扰动操作以生成扰动解，扰动策略包括三种：交换、翻和插入； 其中，对于生成的扰动解，执行变邻域局部搜索，从第一种邻域结构开始对扰动解进行局部搜索操作，直到找到改进的解或者达到预定次数，在每次搜索时，根据不同的邻域结构选择对应的局部搜索策略，在找到更优解时，更新当前解并停止局部搜索，若当前改进的解优于初始的优质解，则将该解替换初始解，否则继续执行扰动和变邻域操作； 在Q‑learning算法中，状态和动作都表示局部搜索策略，状态与动作的数量均等于局部搜索策略数量，通过当前所使用的局部搜索策略判断当前所处的状态，在当前状态下通过‑贪婪策略在Q表中选择相应的执行动作；  10其中，表示采用的动作，表示在当前状态下采取动作的Q值，表示求使得Q值最大的动作；表示0‑1之间满足正态分布的随机数，表示一个很小的正数。

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