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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利考虑机器故障情形下高端装备生产重调度优化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：CN119831273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411932652.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权考虑机器故障情形下高端装备生产重调度优化方法是由王伟设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑机器故障情形下高端装备生产重调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种考虑机器故障情形下高端装备生产重调度优化方法，涉及任务调度技术领域。本发明中，基于高端装备车间生产过程中工件数据、机器数据以及重调度数据，设置输入参数；在发生机器故障后，更新工件集合、机器集合和工件加工开始时间；基于更新后的输入参数，采用基于邻域搜索的混合粒子群算法，对工件进行完全重调度，获取全局最优解，并解码得到相应的启动备用机器数量、生产重调度方案、重调度的生产成本、重调度备用机器启动成本以及重调度冲突成本。综合考虑了重调度加工时间与成本的优化目标，构建了制造中断柔性车间工件顺序调度模型。提出的改进的粒子群算法能有效降低生产制造成本，增强企业应对突发性生产中断问题的能力。

本发明授权考虑机器故障情形下高端装备生产重调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑机器故障情形下高端装备生产重调度优化方法，其特征在于，包括： 基于高端装备车间生产过程中工件数据、机器数据以及重调度数据，设置输入参数，至少包括工件集合、机器集合、工件加工开始和结束时间、备用机器启动成本、冲突成本、机器故障时间点以及机器维修固定时长； 在发生机器故障后，更新工件集合、机器集合和工件加工开始时间； 基于更新后的输入参数，采用基于邻域搜索的混合粒子群算法，对工件进行完全重调度，获取全局最优解，并解码得到相应的启动备用机器数量、生产重调度方案、重调度的生产成本、重调度备用机器启动成本以及重调度冲突成本； 所述基于更新后的输入参数，采用基于邻域搜索的混合粒子群算法，对工件进行完全重调度，获取全局最优解，并解码得到相应的启动备用机器数量、生产重调度方案、重调度的生产成本、重调度备用机器启动成本以及重调度冲突成本；包括： S31、设置执行参数，至少包括：基于邻域搜索的混合粒子群算法的最大迭代次数Wl1、算法的种群规模Popsize、局部搜索的最大迭代次数Wl2； S32、采用基于实数的编码方式生成初始种群X0，生成长度为l的编码，将工件指派到机器上，加权后的重调度总目标作为个体适应度值，得到并记录当前最优解； S33、基于粒子群优化算法PSO的位置更新公式更新各粒子个体的位置； S34、计算各粒子个体的适应度值，种群中各个体最优pbest为个体当前位置，种群中调度目标最好的粒子个体为群体最优位置gbest，将群体最优粒子个体abest记为π，基于轮盘赌方式选择邻域结构NSk，并基于该邻域结构NSk生成π的一个邻域解π′ S35、基于两阶段自适应邻域搜索策略，使用邻域结构NSk对解π′进行局部搜索，获得局部最优解π″，将局部最优解π″与变邻域搜索算法最优解π进行比较，若π″优于π，则让π＝π″，同时记录该邻域结构搜索到局部最优解的成功次数，更新邻域结构NSk的选择概率，判断wl2Wl2是否成立，若是，则将wl2+1赋值给wl2，返回步骤S34，否则执行步骤S36； S36、将变邻域搜索算法的最优解π与初始种群X0中的最差个体进行比较，若π优于最差初始种群中的最差个体，则用π替换该解，并将π与全局最优解πbest进行比较，若π优于πbest，则让πbest＝π； S37、判断wl1≤Wl1是否成立，若是，则将wl1+1赋值给wl1，并将更新后的种群作为下次迭代的输入，返回步骤S33，否则，输出全局最优解πbest，并解码得到相应的启动备用机器数量、生产重调度方案、重调度的生产成本、重调度备用机器启动成本以及重调度冲突成本。

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