哈尔滨工业大学(威海)谢玮获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种基于混合博弈遗传算法的任务分配方法及系统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:CN120124979B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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:202510578934.1,技术领域涉及:G06Q10/0631;该发明授权一种基于混合博弈遗传算法的任务分配方法及系统是由谢玮;杜斌;郑祥乐;谢行健;王忠旭;马家辰;陈军;马立勇;邵春涛设计研发完成,并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于混合博弈遗传算法的任务分配方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于混合博弈遗传算法的任务分配方法及系统,属于智能制造领域,该方法包括以下步骤:基于工业物联网和边缘计算技术获取任务分配数据;基于所述任务分配数据构建任务分配‑路径规划‑能耗管控的协同优化模型;所述协同优化模型包括三维优化目标函数和约束体系;所述约束体系包括:设备健康状态约束、AGV动态运动约束、工序衔接时空约束和多智能体博弈均衡约束;基于混合博弈遗传算法对所述协同优化模型进行求解得到任务分配最优解。本发明通过多智能体博弈与动态进化算法的深度耦合,突破传统单目标静态调度的决策维度割裂问题。
本发明授权一种基于混合博弈遗传算法的任务分配方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于混合博弈遗传算法的任务分配方法,其特征在于,包括以下步骤: 基于工业物联网和边缘计算技术获取任务分配数据; 基于所述任务分配数据构建任务分配-路径规划-能耗管控的协同优化模型;所述协同优化模型包括三维优化目标函数和约束体系;所述约束体系包括:设备健康状态约束、AGV动态运动约束、工序衔接时空约束和多智能体博弈均衡约束; 所述三维优化目标函数的表达式为: 式中,表示最大工序完工时间,表示第m道工序的完工时间,m表示工序序号,M表 示工序总数,表示总能耗,N表示设备总数,表示第i台设备的功率,表示第i台设备 的加工时长,表示AGV总数,表示第j台AGV运行过程中的能耗,表示第j台 AGV的空驶距离,表示第j台AGV的总行驶距离,表示AGV空驶率; 所述设备健康状态约束的表达式为: 所述AGV动态运动约束的表达式为: 式中,表示第i个设备的健康指数,表示路径节点冲突检测函数,表示指示 函数,充电状态时取1,表示第i个设备在t时刻的健康指数,表示第j台AGV在t 时刻加速度的绝对值,表示AGV充电中和运行中的状态,表示第j台AGV在t时刻 的荷电状态,k表示第k个任务,表示第j台AGV执行第k个任务时,在t时刻的路径节 点,表示第l台AGV执行第m个任务时,在t时刻的路径节点,表示区别于的AGV编号, 表示时刻,表示AGV编号,表示第j台AGV在t时刻的状态,表示充电桩总数, N表示设备总数; 所述工序衔接时空约束的表达式为: 所述多智能体博弈均衡约束的表达式为: 式中,表示任务k的开始时间,表示前驱物料p的到达时间,p属于 任务k的前驱物料集合,表示任务k的前驱物料集合,表示当前涉及的物料总数,表示指示函数,若物料x在t时刻所处储位为c,则取值为1,否则为0,表 示物料x的体积,表示储位c的最大容量,表示第m道工序在设备端的结束 时间,表示AGV到达第m道工序的时间,表示当前工序标准加工时长,表示设备智能体的Shapley值,表示AGV智能体的Shapley值,表示 EnergyAgent的Shapley值,表示t时刻三方智能体的收益矩阵,表示混合策略空 间,表示智能体y的效用函数,表示t时刻与t-1时刻收益矩阵的 Frobenius范数,表示混合策略纳什均衡点,表示智能体y在其他智能体 采取均衡策略、自身采取策略时的效用函数值; 基于混合博弈遗传算法对所述协同优化模型进行求解得到任务分配最优解; 基于混合博弈遗传算法对所述协同优化模型进行求解的过程包括: 将染色体分为设备选择基因段、路径规划基因段、能耗基因段和博弈策略基因段得到四段式动态编码结构; 构建多智能体博弈模型,基于所述多智能体博弈模型更新收益矩阵和Shapley值动态调整所述四段式动态编码结构对应的种群向帕累托前沿移动; 通过自适应交叉变异机制调整种群向帕累托前沿移动过程中的交叉算子和动态变异算子得到任务分配最优解; 所述Shapley值的计算表达式为: 式中,表示当前计算Shapley值的智能体,表示智能体a对应的Shapley值,表 示{MA,AGV,EA}三方智能体集合,表示的任意子集,表示智 能体a对联盟S的边际贡献。
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