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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于加工制造粒度的企业生产资源合理配置云平台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：CN113743646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202110811134.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于加工制造粒度的企业生产资源合理配置云平台调度方法是由程强;李德威;周恢;任佳祥;初红艳;董轩设计研发完成，并于2021-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于加工制造粒度的企业生产资源合理配置云平台调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于加工制造粒度的企业生产资源合理配置云平台调度方法，该云平台调度包含子任务与企业初步候选集、最终候选集的建立并进行随机匹配，形成初始种群；针对企业制造资源充分利用问题，提出一个企业可同时加工多个任务策略，并建立相关模型；结合一个企业可同时加工多个任务策略与加工生产约束建立调度数学模型；结合数学模型建立多目标函数，以用于结合优化算法进行调度。本发明建立了基于最大完工时间，企业满载状态下的剩余制造粒度和的多目标模型，通过该调度方法可以有效解决企业资源充分利用的问题。

本发明授权一种基于加工制造粒度的企业生产资源合理配置云平台调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于加工制造粒度的企业生产资源合理配置云平台调度方法，其特征在于：包含以下步骤： 步骤一：子任务与企业进行随机匹配，形成初始种群； 平台给出任务集，并分解成子任务集；分析子任务的加工类型与所需要制造粒度，根据平台所填信息对企业与子任务进行类型分类；根据平台填写的信息，将任务分解为多个有加工顺序及加工类型的子任务； 加工制造粒度涵盖数控机床、人力资源、工业软件系统、产品毛坯四种加工资源，根据实际生产情况将四种资源进行约束，四种资源之间达到相应约束关系可转换成1个加工制造粒度，具体数学模型如下： gn＝pn+mn+wn+rn1 子任务集中所有子任务与所有企业进行加工类型匹配，形成初步候选集；将子任务与企业进行匹配，形成子任务的企业候选集；子任务所需加工类型与企业加工类型进行比较；若加工类型相同此企业进入对应子任务的初步候选集合中，若加工类型不同则比较下一个企业，直至企业全部比较完毕；相关约束模型为： Qa,s,c＝Fz,b·b3 所有子任务与自己的初步候选集中的企业进行加工制造粒度比较，形成最终候选集；子任务与自己的初步候选集合中的企业进行加工制造粒度匹配；若此企业的加工制造粒度大于此子任务所需要的加工制造粒度，则此企业进入子任务的最终候选企业集合中；若企业加工制造粒度小于子任务所需要的加工制造粒度则比较下一个，直至所有企业比较完毕； Zb＝Za,s,b∈Qa,s,c4 Qa,s,f＝Fz,b·Fg,b·b6 子任务在最终候选集中随机选择企业，形成初始排序；随机形成初始种群三个矩阵分别是任务、子任务、对应企业；根据子任务出现的顺序对应匹配企业，企业每匹配一个相应的子任务后企业对应的加工制造粒度相应减少，企业加工制造粒度更新为剩余粒度；后面的子任务再进行企业随机匹配时，若又一次匹配到了此企业，用企业剩余的加工制造粒度与子任务的加工制造粒度比较，若大于子任务的加工制造粒度则可进行加工； Bub,g＝Bb,g-Bxb,g，b∈Qa,s,f7 Zb＝Za,s8 步骤二：针对企业制造资源充分利用问题，提出一个企业可同时加工多个任务策略，并建立相关模型； 当企业剩余的加工制造粒度不足以支撑任一子任务的时候，有子任务再一次匹配到此企业则进行加工等待；当前面有子任务完成且释放出的加工制造粒度比当前等待加工的子任务所需要的粒度多则开始加工； g{minTFa,b}＞Tsa+1,s,b10 Zb＝ZTsa+1,s,b11 Tsa+1,s,b＝minTFa,b+Tda,b{minTFa,b},a＝1,2,....A12 步骤三：结合一个企业可同时加工多个任务策略与加工生产约束建立调度数学模型； 以企业加工任务的最大加工时间为基准，建立任务最大完工时间数学模型，以任务的等待时间、加工时间、运输时间和各种不确定因素时间为主，数学模型如下： Tmax＝maxTa13 Ta,s＝Twa,s+Ta,s,b+Tra,s+Tua,s15 Tua,s＝χ1·Twa,s+χ2·Ta,s,b+χ3·Tra,s16 建立以工时为单位的加工制造粒度数学模型，包含所有企业加工任务时的未利用的剩余制造粒度，数学模型为： gkmin＝mingk17 步骤四：结合数学模型建立多目标函数，以用于结合优化算法进行调度 结合锻造生产中的多样化调度需求，建立以最大完工时间、最小企业加工任务时的未利用的剩余制造粒度为目标的多目标函数： Fx＝minf1,f219 f1＝Tmax20 f2＝gkmin21 各个符号技术如下： a：任务的编号，a＝1,2,3…A； s：子任务的编号，S＝1,2,3…S； b：企业的编号，b＝1,2,3…B； g：加工制造粒度； z：加工类型； Za,s:任务a的第s个子任务所需要的加工类型； Fj,b：企业进入子任务的最终候选集决策变量； TFa,b：企业b完成当前加工任务a的时间； Tsa+1,s,b：任务a+1的子任务s在企业b上的开始加工时间； mn：n台数控机床； wn：n个工业软件系统； pn：n个人力资源； rn：n立方米产品毛坯； gn：n个加工制造粒度； Qa,s,c:任务a的第s个子任务的企业初步候选集； Qa,s,f:任务a的第s个子任务的企业最终候选集； Fz,b：企业进入子任务的初步候选集决策变量； Fg,b：企业进入子任务的最终候选集决策变量； Bb,g：企业b拥有g个加工制造粒度； Ba,s,g：任务a的第s个子任务需要g个加工制造粒度才能加工； Ptb,z：企业b的加工类型为z； Pta,s,z：任务a的第s个子任务的加工类型为z； Bub,g：企业b更新后的加工制造粒度为g； Bxb,g：当前企业b剩余加工制造粒度不可再加工任何子任务时消耗的粒度； Bxb,g,n：第n次企业b剩余加工制造粒度不可再加工任何子任务时消耗的粒度；TFa,b：企业b完成当前加工任务a的时间； Tsa,s,b：任务a在企业b上的开始加工时间； Tda,b：企业b当前加工所有任务中的a任务所需要的加工时长； Ta：任务a的总加工时长； Ta,s：任务a的第s个子任务的加工时长； Twa,s：任务a在进行第s个子任务前的等待时间； Ta,s,b：任务a在企业b中进行第s个子任务的加工时间； Tra,s：任务a的第s个子任务的运输时间； Tua,s：任务a的第s个子任务的不确定因素所造成的延误时间； Tmax:最大完工时间； gk:企业加工任务时的未利用的剩余加工制造粒度； gkmin：企业加工任务时的未利用的剩余最小加工制造粒度； Zb:企业b的加工类型为Z； χn：随机系数。

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