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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种考虑操作者差异的混流U型拆卸线平衡问题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：CN120146424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510028600.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种考虑操作者差异的混流U型拆卸线平衡问题优化方法是由张则强;陈海烨;刘思璐;梁巍;郭磊;陈绍将;陈晓宇设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑操作者差异的混流U型拆卸线平衡问题优化方法在说明书摘要公布了：一种考虑操作者差异的混流U型拆卸线平衡问题优化方法，涉及设施布局技术领域，包括以下步骤，建立数学模型，初始化算法参数，编码生成初始种群和其对应的外部档案，对外部档案进行K‑mean聚类后开启马尔科夫链，选择当前种群中任一个体，判断该个体的状态，进行Q‑learning操作，根据最大马尔科夫链长判定是否生成新种群进行后续步骤，对外部档案进行重新聚类，执行退火操作，判断是否满足条件，若满足则输出最终解；本发明通过将模拟退火算法和机器学习算法结合，可以使算法根据个体的状态特征，选择最适合该个体特征的动作对个体进行扰动，改进个体的目标函数值，增加了算法的计算效率，对任务属性进行了合理的划分，更符合实际情况。

本发明授权一种考虑操作者差异的混流U型拆卸线平衡问题优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑操作者差异的混流U型拆卸线平衡问题优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：以最小化工作站数量、最小化空闲时间均衡指标、最大化长期利润为目标，建立考虑混流操作者差异的U型拆卸线平衡问题的数学模型，其目标函数为： F＝min[f1,f2,-f3]1 式1中，f1为工作站数量相关函数，具体如式2所示： f2为空闲时间相关函数，具体如式3所示： f3为长期利润相关函数，具体如式4所示： 式4中，Cd表示每件产品的成本，具体如式5所示： 目标函数需要满足的约束条件为： 式1—18中，W为拆卸任务总数和最大工作站数，其中，产品1的任务集为W1＝{1，2，3…，w1}，产品2的任务集为W2＝{w1+1，w1+2，w1+3…，w1+w2}，W∈W1∪W2；i，j分别为任务序号；n为工作站序号；m为拆卸线进出口端判定变量，m＝1表示进口端，m＝2表示出口端；k为操作者变量，k＝1表示操作者为初级工人，k＝2表示操作者为高级工人，k＝3表示操作者为A类机器人，k＝4表示操作者为B类机器人；M为一个大于总任务数的正数；K1为已知的初级复杂任务集合；K2为已知的高级复杂任务集合；S1为已知的A类特种任务集合；S2为已知的B类特种任务集合；TPij为优先关系矩阵，若任务i是任务j的紧前任务，则TPij＝1；CT为节拍时间；为操作者为k时任务i的拆卸时间；为操作者为k时任务i的成本；rk为工作站操作者为l时的待机成本；Pi为任务i的拆卸收益；Rk为类型k的机器人的单个购置成本；V为单位工作站开启成本；Cd为拆卸每件EOL产品的成本；T为拆卸线的运行天数；G为每日拆卸线拆卸的总零件数；为二进制变量，表示任务i分到了操作者为k的第n个工作站的m口，否则xj mkn为二进制变量，xj mkn＝1表示任务j分到了操作者为k的第n个工作站的m口，否则xj mkn＝0；zkn为二进制变量，zkn＝1表示第n个工作站开启且操作者为k，否则zkn＝0； 步骤S2：初始化算法参数，编码生成初始种群和其对应的外部档案，对外部档案进行K-mean聚类，开启马尔科夫链； 步骤S3：选择当前种群中任一个体current，在外部档案个体特征的基础上，将该个体current与同处于外部档案的一个同簇随机外部个体external进行比较，判断该个体current的状态，根据该个体current的状态进行Q-learning操作，之后更新Q表并根据改进Metropolis准则直至当前种群中的所有个体均进行过Q-learning操作； 步骤S4：判断链长是否大于最大马尔科夫链长，若不大于则返回步骤S3，若大于则通过Pareto方法和拥挤距离策略更新外部档案并生成新种群； 步骤S5：对外部档案进行重新聚类，执行退火操作，判断当前温度是否大于终止温度，若不大于则返回步骤S2中开启马尔科夫链的操作步骤，若大于则结束算法，输出最终解。

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