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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种设备维护车间调度优化方法及计算机可读介质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：CN115829148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211631705.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种设备维护车间调度优化方法及计算机可读介质是由王磊;邱醒时;唐红涛;李益兵;杜百岗;杨基源设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种设备维护车间调度优化方法及计算机可读介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种设备维护车间调度优化方法及计算机可读介质。输入每台设备的时间类型及成本类型参数，获取各工件的各工序在各设备上的实际加工时间；计算各设备在每次加工后的役龄及加工结束时间、各工件的各工序的加工开始与完工时间；根据各工件的各工序的加工开始与完工时间、各设备每次加工的结束时间得到各工件的加工完成时间，构建系统总完工时间与系统总维护成本的双优化目标模型；构建优化目标模型的约束条件；以最小化优化目标模型作为优化目标，结合优化目标模型的约束条件，通过混合人工蜂群方法进行优化求解得到各工件的各工序优化后选择的加工方案；本发明得到的加工方案能够显著减少设备维护时间与维护成本，提高生产协调性。

本发明授权一种设备维护车间调度优化方法及计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种设备维护车间调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：输入每台设备的单次维护所需时间、每台设备的单次维护所需成本、每台设备的维护役龄阈值，获取每个工件的每道工序在每台设备上的实际加工时间； 步骤2：计算每台设备在每次加工后的役龄、每台设备每次加工的结束时间、每个工件的每道工序的开始加工时间与完工时间；根据每个工件的每道工序的开始加工时间和完工时间、每台设备每次加工的结束时间得到每个工件的加工完成时间，构建系统总完工时间与系统总维护成本的双优化目标模型；构建优化目标模型的加工等式约束条件、每个工件的工艺约束条件、每台设备的维护策略约束条件； 步骤3：以最小化总完工时间与总维护成本目标函数模型作为优化目标，结合优化目标模型的加工等式约束条件、每个工件的工艺约束条件、每台设备的维护策略约束条件，通过混合人工蜂群方法进行优化求解得到每个工件的每个工序优化后选择的加工方案，包括： 步骤3.1：设置方法收敛迭代次数为Ite、种群规模为NP、雇佣蜂群数为NeB、跟随蜂群数为NfB、侦查蜂群数为NoB、档案集容量为ND、更新上限为limit，更新滞化值为LM、接受概率为pt； 依次构建工件集向量、工序集向量、设备集向量、维护策略集向量； 通过上述向量随机生成种群，具体如下： 随机排列中的数值顺序得到第z次迭代时种群中第x个个体解的工件集向量，定义为根据中每个值出现的次数得到第z次迭代时种群中第x个个体解的工序集向量，定义为根据和依次选择每个工件的每道工序的加工设备，得到第z次迭代时种群中第x个个体解的设备集向量，定义为其中前X％的元素以标准加工时间pj,k,i最短来选择设备，Y％的元素以设备单次维护所需时间timei最短来选择设备，剩余Z％的元素随机选择设备；得到后，根据步骤2中每台设备的维护策略约束条件计算得到第z次迭代时种群中第x个个体解的维护策略集向量，定义为其中表示第j个工件的第k道工序在所选设备oj,k上加工前的维护策略，表示加工前进行维护，否则不维护；由得到第z次迭代时种群中第x个个体解，定义为 其中，z表示当前迭代次数；表示第z次迭代时种群中第x个个体解；第z次迭代时种群中第x个个体解中第j个工件的第k道工序的加工方法，定义为 其中表示第z次迭代时种群中第x个个体解中第j个工件的第k道工序选择在oj,k上进行加工，表示第j个工件的第k道工序在所选设备oj,k上加工前的维护策略，表示加工前进行维护，否则不维护。

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