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龙图腾网获悉聊城大学申请的专利一种多目标混合流水车间调度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：CN116027753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310072401.7，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种多目标混合流水车间调度方法及系统是由张彪;孟磊磊;赵陆菲;桑红燕;韩玉艳;贾保先设计研发完成，并于2023-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多目标混合流水车间调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多目标混合流水车间调度方法及系统，属于人工智能技术领域。本发明采用可配置的MOEA框架，利用CART增强的IF‑Race方法自动配置最优的算法，用于解决求解多目标混合流水车间调度问题。在后续F‑Race迭代中在利用F‑Race学习模型生成新的配置之前，首先使用先前F‑Race中已评估的配置作为训练数据，构建CART模型，CART模型随后被用于预测新配置的性能。只有被预测为有潜力的配置才能进入下一次F‑Race迭代中。本发明中虑了每个批次的批次分割，实现了同时优化最大化完工时间和子批总数。

本发明授权一种多目标混合流水车间调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多目标混合流水车间调度方法，其特征在于，包括如下步骤： 根据实际混合流水车间的生产特点，建立多目标混合流水车间调度模型，包括最大完工时间和子批总数两个目标； 构建可配置的MOEA框架，收集混合流水车间调度的多组测试实例； 按照以下过程进行迭代，得到最优算法配置： 步骤01：基于测试实例，筛选出优良算法配置；根据优化指标的预设阈值确定算法的优良； 步骤02：基于优良算法配置构建F-Race学习模型； 步骤03：基于测试过的算法配置构建CART模型； 步骤04：利用F-Race学习模型构建全新的算法配置； 步骤05：利用CART模型对全新的算法配置进行性能预测； 步骤06：判断是否满足迭代终止条件，如果满足，输出最优算法配置；如果不满足，则基于预测为性能优良的算法配置进入下一次迭代，执行步骤01； 其中，F-Race学习模型用于生成新的算法配置，CART模型用于预测新算法配置的性能； 其中，可配置的MOEA框架根据当前配置的适应度评估算法，选用种群进化方法，并采用协同搜索、局部搜索和种群重启策略，输出当前实例的帕累托最优解；适应度评估算法包括：基于分解的方法DBM、基于非支配排序的方法NSBM和基于指标的方法IBM； 其中，可配置MOEA框架算法包括如下步骤： 根据可配置的初始化方法初始化种群P； 迭代过程包括： 根据可配置的适应度值评估方法的不同，在不同邻域内选择交配个体生成子代种群OP； 利用可配置的解码方法通过协同搜索获得种群P和子代种群OP中个体的目标值，并针对可配置的适应度值评估方法的不同，进行相应的种群评估； 针对配置的适应度值评估方法的不同，进行相应的环境选择； 采用可变邻域下降策略进行局部搜索，如果使用邻域结构的连续失败更新次数达到预设的最大连续更新失败次数，则邻域结构将切换到下一个领域； 如果使用协作搜索和邻域结构的连续失败更新次数小于最大连续更新失败次数，对种群P中的每个个体执行种群重启方法； 若达到迭代终止条件，则迭代结束，输出进化过程中找到的帕累托非支配解，否则返回迭代过程。

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