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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于改进粒子群优化算法的生产计划和调度协同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：CN119225308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411343995.1，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于改进粒子群优化算法的生产计划和调度协同方法是由刘心报;王绪彪;詹盛;郑锐;胡朝明;陆少军;程浩设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进粒子群优化算法的生产计划和调度协同方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进粒子群优化算法的生产计划和调度协同方法、系统、存储介质和电子设备，涉及生产计划和调度协同领域。本发明中针对新能源电池产品加工的生产特征，提出多周期生产计划与分布式带装配流水车间调度的集成问题，并采用基于差分扰动策略的改进粒子群优化算法求解上层计划模型，获取每一生产调度周期内的最优生产计划，充分发挥两种策略的互补优势，以及在下层调度中考虑分布式带装配流水车间调度问题，并采用启发式算法求解，获取单个生产调度周期内的最优调度方案，以满足相应的最优生产计划。本发明适用于新能源电池产品的现实生产过程，能够在有限的时间内为企业制定合理的生产计划和调度方案，为企业提供科学决策支持。

本发明授权基于改进粒子群优化算法的生产计划和调度协同方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进粒子群优化算法的生产计划和调度协同方法，其特征在于，包括： 获取生产资源与产品需求量； 基于所述生产资源与产品需求量，将生产计划周期均匀划分为若干个生产调度周期，以最小化总成本为目标，构建应用于所有生产计划周期的上层计划模型，并以最小化最大完工时间为目标，构建应用于单个生产调度周期的下层调度模型； 采用基于差分扰动策略的改进粒子群优化算法求解所述上层计划模型，获取每一所述生产调度周期内的最优生产计划； 采用启发式算法求解所述下层调度模型，获取单个生产调度周期内的最优调度方案，以满足相应的最优生产计划； 所述上层计划模型包括： 其中，式1表示最小化总成本，包括库存持有成本与延期交付的惩罚成本；Min表示最小化函数，TC表示总成本；t表示生产调度周期索引，T表示生产调度周期的数量；p表示产品索引，P表示产品数量；Up表示p类产品的单位库存持有成本；Ipt表示t周期末，p类产品的库存持有量；Cp表示p类产品每周期的单位延期交付惩罚成本；Rpt表示t周期末，p类产品延迟交付的缺货数量； 约束2表示t周期末的库存水平Ipt等于前一周期的库存水平Ipt-1加上当期产品的生产装配数量Qpt减去当期的产品需求量Dpt； 约束3给出了周期内生产能力的上限；Bpt为二进制变量，若产品p在周期t内生产，则为1，否则为0；Wpt表示t周期内，p类产品的生产装配量Qpt的上限； 约束4和约束5分别给出变量Qpt、Bpt的定义域。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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”。

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