买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于帝国竞争算法的多目标柔性作业车间分批调度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：CN115470977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211046799.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于帝国竞争算法的多目标柔性作业车间分批调度方法是由王磊;陈国奥;唐红涛;杜百岗;李益兵;郭钧设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于帝国竞争算法的多目标柔性作业车间分批调度方法在说明书摘要公布了：本发明提出的一种基于帝国竞争算法的多目标柔性作业车间分批调度方法。为提高柔性作业车间调度问题FJSP中核心设备的效率进行研究，建立了以最小化最大完成时间、最大化核心设备利用率和批次数目最小为目标建立数学模型。设计了一种改进的帝国竞争算法IICA对模型进行求解。在该算法中，提出了批次划分和批次调度组成的两段式编码方式，并采用了左移解码规则来解决调度集成问题。采用基于自适应参数的领域结构启发式优化进行全局搜索避免陷入局部最优。在此基础上，采用多种同化策略在同化过程交替使用以强化局部搜索能力。进行仿真实验验证了所提优化模型的可行性。实验结果表明，该算法比已有算法具有更高的效率和有效性。

本发明授权基于帝国竞争算法的多目标柔性作业车间分批调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于帝国竞争算法的多目标柔性作业车间分批调度方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：对目标柔性作业车间设定预设条件、基本参数和约束条件，并基于最小化最大完工时间、核心设备利用率最大化和最小化批次数目为目标设定优化目标函数，构建生产调度模型； 步骤S2：对目标柔性作业车间的批次划分部分和批次调度部分进行两段式编码和解码操作； 步骤S3：对于所述批次划分部分和批次调度部分，采用多种种群生成策略，设定种群规模并基于帝国竞争算法生成初始种群； 步骤S4：计算所述初始种群中个体的成本，并进行排序，设定优异个体数量以选定优异个体并分配从属个体，生成初始种族； 步骤S5：通过多种同化策略对所述初始种族进行同化，得到同化种族； 步骤S6：通过自适应参数采用多种优化策略，对所述同化种族进行优化，生成优化种族； 步骤S7:计算所述优化种族的总成本，进行种族竞争，当满足设定的最大迭代次数时，输出最优方案，否则重新执行步骤S3～S7； 步骤S3中多种种群生成策略分为： 针对所述批次划分部分包括： 1随机生成策略； 2最大化批次划分策略； 3不划分批次策略； 针对所述批次调度部分包括： 1随机生成策略； 2先到先加工的设备选择策略； 3选择最先结束加工的设备策略； 步骤S5中所述多种同化策略为随机选择一种同化策略或多种同化策略共同使用，供选择的同化策略包括： 1基于批次划分队列的同化策略： 2基于调度队列的同化策略； 所述基于批次划分队列的同化策略，包括以下步骤： 步骤S511:对于优异个体所支配的从属个体g，随机生成两个随机数P1和P2，P1P2，选取优异个体批次划分部分中P1至P2批次划分段赋值给其从属个体g，得到新解； 步骤S512:如果新解优于优异个体，则用新解代替优异个体位置；如果新解优于从属个体g，用新解代替从属个体g； 所述基于调度队列的同化策略，包括以下步骤： 步骤S521:随机构建一个临时个体Temp； 步骤S522:对于优异个体所支配的从属个体g，随机选择优异个体批次调度部分中一段，赋值给临时个体Temp,其余部分用从属个体填充做冲突检测，根据两组调度队列建立映射关系，查找临时个体Temp多余基因，将多余基因转换为缺失基因； 步骤S523:如果临时个体Temp优于优异个体,临时个体Temp代替优异个体位置；如果临时个体Temp优于从属个体g，国家Temp代替从属个体g。

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武汉理工大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。