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龙图腾网获悉安徽工业大学科技园有限公司申请的专利一种基于大数据的群体优化处理系统及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：CN118313607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202410463144.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于大数据的群体优化处理系统及方法是由邰伟鹏;王森;王康业;王小林;李伟设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的群体优化处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的群体优化处理系统及方法，属于大数据技术领域。定义决策变量，规划编码序列结构；设置约束条件，筛选个体解决方案；建立目标函数，计算初始化编码序列种群中每一个个体解决方案的目标函数值；对个体解决方案进行分配非支配层，基于非支配层计算个体解决方案的拥挤度；基于个体解决方案在非支配层中的非支配等级和拥挤度，得到个体解决方案的适应度；基于适应度，判断个体解决方案是否满足排班最优解，如果满足排班最优解，则输出个体解决方案；如果不满足，进行交叉操作和变异操作，生成新的个体解决方案；基于算法迭代模块中输出的个体解决方案，生成排班表；进而，得到最优解的同时，提高排班效率和质量。

本发明授权一种基于大数据的群体优化处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的群体优化处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、基于决策变量，生成个体解决方案的编码序列，对编码序列的结构进行规划，分为排班规则编码和班次编码； S2、设置约束条件，用于筛选符合约束条件的个体解决方案，并存入初始化编码序列种群中，约束条件一包括班次编码和工时限制，约束条件二包括排班规则编码和每个排班周期内的连续工作天数，约束条件三包括排班规则编码和每个排班周期内的休息间隔，约束条件四包括排班规则编码和每个排班周期内的休息日天数； S3、建立目标函数，计算初始化编码序列种群中每一个个体解决方案的目标函数值； S4、基于目标函数值，对个体解决方案进行分配非支配层，基于非支配层计算个体解决方案的拥挤度；基于个体解决方案在非支配层中的非支配等级和拥挤度，得到个体解决方案的适应度； S5、基于适应度，判断个体解决方案是否满足排班最优解，如果满足排班最优解，则输出个体解决方案；如果不满足排班最优解，则对初始化编码序列种群中的个体解决方案，进行交叉操作和变异操作，生成新的个体解决方案，并返回S2； 在S3中，所述目标函数包括综合满意度函数和任务量函数，所述目标函数值包括综合满意度函数值和任务量函数值： 所述综合满意度包括工时满意度、连续工作日满意度和班次满意度，所述综合满意度函数为： 其中，fz表示员工i对个体解决方案z的综合满意度函数值，Aiz表示在个体解决方案为z时，员工i对个体解决方案的工时满意度；Biz表示在个体解决方案为z时，员工i对个体解决方案的连续工作日满意度；Ciz表示在个体解决方案为z时，员工i对个体解决方案的班次满意度，Q表示员工总数量； 所述任务量函数为： 其中，t为排班周期内的天数，Tavgz表示员工i对个体解决方案z的任务量函数值，Nij表示在个体解决方案为z时，员工i在第j天的完成任务量； 在S4中，所述适应度的计算公式为，其中，Dz表示个体解决方案z的拥挤距离，SYz表示个体解决方案z的适应度，SN1z表示个体解决方案z的第一非支配等级，SN2z表示个体解决方案z的第二非支配等级，所述第一非支配等级为个体解决方案z在第一非支配层中的排序号，所述第二非支配等级为个体解决方案z在第二非支配层中的排序号。

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