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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利模糊环境下基于混合粒子群算法的串行批处理调度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：CN121115706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511678132.4，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权模糊环境下基于混合粒子群算法的串行批处理调度方法是由刘心报;丁伟;陆少军;汪永煌;胡朝明;程浩设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本模糊环境下基于混合粒子群算法的串行批处理调度方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种模糊环境下基于混合粒子群算法的串行批处理调度方法，涉及生产调度领域，该方法包括：基于机器索引对工件和机器进行编码分析；在调度类型为并行机调度的情况下，基于混合粒子群算法，初始化算法参数，通过启发式算法初始化种群，分析适应度，更新粒子的速度和位置；确定最小化最大完工时间为目标，执行可变邻域下降局部搜索策略，更新局部最优和全局最优；在迭代指数超出迭代阈值的情况下，确定算法结束并输出目标结果以表征工件与机器的分配调度信息。本申请考虑模糊处理时间、学习效应和恶化效应，基于实际生产情况，考虑了模糊环境下的单机和非单机的调度问题，有助于钢铁厂制定生产策略，合理安排工件与机器的分配调度。

本发明授权模糊环境下基于混合粒子群算法的串行批处理调度方法在权利要求书中公布了：1.一种模糊环境下基于混合粒子群算法的串行批处理调度方法，其特征在于，包括： 面向钢铁连铸连轧的制造过程调度，基于机器索引对多个工件和多个机器进行编码分析，得到向量化表示的工件加工顺序列表； 响应于调度指令，识别对应的调度类型为单机调度或并行机调度； 在所述调度类型为单机调度的情况下，对每个作业进行时间分析，按顺序生成多个批以进行调度； 在所述调度类型为并行机调度的情况下，基于构建的混合粒子群算法，初始化算法参数，通过混合粒子群算法中的启发式算法HA2初始化种群，分析适应度，更新粒子的速度和位置； 确定最小化最大完工时间为目标，构建邻域结构集，基于所述邻域结构集执行可变邻域下降局部搜索策略，更新局部最优和全局最优；所述邻域结构集包括三元素双交换结构、三元素插入结构和三元素逆向重分配结构； 在迭代指数未超出迭代阈值的情况下，重新更新每个粒子的速度和位置；在迭代指数超出迭代阈值的情况下，确定算法结束并输出目标结果以表征工件与机器的分配调度信息； 所述钢铁连铸连轧的制造过程中的串行配料机器为连铸连轧生产线中的加热炉、粗轧机和精轧机中的一者，工件为钢坯或钢材； 在所述调度类型为并行机调度的情况下，个工件被配置在个不相同的串行配料机器上的批次加工，第个机器的速度为；假定所有工人具有相同的学习率，并且工件以相同的速率恶化，每批工件的准备时间为； 每个工件的加工时间用梯形模糊数表示且满足表达式：，其中，，表示工件加工时间在和之间，最可能是；工件实际加工时间为，是加工第个工件的起始时间，为常数，； 批次的模糊加工时间满足表达式： ； 机器的模糊完成时间满足表达式： ，式中，表示机器加工的起始时间，分别表示第1个批次、第2个批次，第个批次； 最大完工时间满足表达式：； 所述启发式算法HA2初始化种群的过程包括初始解生成阶段和初始解修改阶段；所述初始解生成阶段包括： S11：计算位置数，在每台机器上装载相等数量的工作，并令；当能被整除时，；当不能被整除时，； S12：按照每个工件的模糊正常处理时间预期值的非递减顺序对所有工件进行排序，得到作业列表； S13：将第一个工件分配到第一台机器的第一个位置，继续分配直到将工件分配到第台机器的第一个位置，令； S14：将接下来的m个工件在第二个位置从机器一直分配到第1台机器，令； S15：重复步骤S13和S14，直到所有工件分配完毕； 所述初始解修改阶段包括： S21：计算每台机器上最后一项工作的完成时间； S22：用表示每台机器关于加工速度的完成时间； S23：计算的平均值，即， 如果，则进入步骤S24； S24：按照的值对机器进行非递减排序，得到新的机器列表； S25：选择两个具有最小索引和最大索引的机器，随机交换相同位置的作业。

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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