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！

龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于多链协同的装备生产调度多目标优化方法和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：CN119761722B 。

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：202411827927.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于多链协同的装备生产调度多目标优化方法和系统是由裴军;吴天清;周娅设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多链协同的装备生产调度多目标优化方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多链协同的装备生产调度多目标优化方法和系统，涉及生产调度领域，该方法包括：根据装备生产过程中的工件数据、代理数据、供应商生产阶段的工厂数据以及制造商再加工阶段的工厂数据，设置输入参数；根据输入参数以及基于变邻域搜索的非支配排序遗传算法，获取全局最优解；对全局最优解行解码，以确定供应商生产阶段分配到各个机器上的工件集合、工件在各个机器上的加工顺序，以及制造商再加工阶段工件在单个机器上的加工顺序。本申请能够有力地对供应商加工和制造商包装两个阶段的资源进行协同优化与配置，从而显著提升装备多链协同生产的运作效率与整合能力。

本发明授权基于多链协同的装备生产调度多目标优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多链协同的装备生产调度多目标优化方法，其特征在于，包括： S1、根据装备生产过程中的工件数据、代理数据、供应商生产阶段的工厂数据以及制造商再加工阶段的工厂数据，设置基于变邻域搜索的非支配排序遗传算法的输入参数；其中，所述代理数据对应批产链代理与运维链代理； S2、根据所述输入参数以及基于变邻域搜索的非支配排序遗传算法，获取全局最优解； S3、对所述全局最优解进行解码，以确定所述供应商生产阶段分配到各个机器上的工件集合、工件在各个机器上的加工顺序，以及所述制造商再加工阶段工件在单个机器上的加工顺序； 双代理的工件在所述供应商生产阶段对应有多个机器进行生产，在所述制造商再加工阶段对应有单个机器进行再加工； 所述输入参数包括：批产链代理的工件集合、运维链代理的工件集合、双代理的所有工件集合、供应商生产阶段的机器集合、工件在供应商生产阶段的加工时间；工件在制造商包装阶段的再加工时间、批产链代理的工件交货期、批产链代理的工件权重，以及运维链代理的制造跨度上界； 所述S2步骤包括： S21、设置基于变邻域搜索的非支配排序遗传算法的执行参数，所述执行参数包括：第一最大迭代次数，并令初始的、种群规模、交叉概率、局部搜索的第二最大迭代次数，以及邻域集中每种邻域结构的初始选择概率； S22、根据所述输入参数生成初始种群，对所述初始种群中的每个解进行解码以获得所述批产链代理的制造跨度和拖期成本，计算个体的非支配排序和拥挤度值，记录当前最优解作为全局最优解；其中，所述初始种群中的个体由编码和编码组成；所述编码用于表征供应商生产阶段工件与机器的指派顺序，所述编码用于表征制造商包装阶段工件再加工的先后顺序； S23、利用交叉算子对初始种群进行交叉操作，生成新种群，合并初始种群和新种群，以生成目标种群；其中，新种群的数量为，所述目标种群的数量为； S24、在目标种群中，对所有个体进行非支配排序并计算拥挤度值，通过精英策略执行选择操作，获取种群规模相同的新种群； S25、对当前种群中的个体进行解码获取制造跨度和拖期成本，计算每个个体的非支配排序和拥挤度值，将第一非支配前沿除首尾外拥挤度最大的个体标记为，基于轮盘赌方式从预设邻域集中选择一种邻域结构，根据选择的邻域结构生成一个邻域解； S26、使用邻域结构对所述邻域解进行局部搜索，获得局部最优解，比较和的拥挤度，若优于，则令，同时记录该邻域结构下搜索局部最优解的成功次数，否则记录该邻域结构下搜索局部最优解的失败次数，更新邻域结构的选择概率； S27、将当前邻域下的最优解与上一代种群中最差的个体进行比较，若最优解优于上一代种群的最差解，则采用最优解替换该最差解，并将当前邻域下的最优解与全局最优解进行比较，若优于，则令； S28、判断是否成立，若成立，则令，并将更新后的种群作为下次迭代的输入解并返回步骤S22，否则输出全局最优解。

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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。