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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于工作中心的分布式资源配置与任务调度的集成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：CN120542878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511028325.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于工作中心的分布式资源配置与任务调度的集成方法是由张恩宁;谢乃明;钟珂珂;桑耀文;杜庆伟设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工作中心的分布式资源配置与任务调度的集成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于工作中心的分布式资源配置与任务调度的集成方法，具体涉及生产制造资源配置与任务调度技术领域，包括数据收集，包括订单生产内容及时间、各中心设备的加工能力以及运输时间；终检工序时间计算，基于多因素加权模型，确定订单的实际时间窗；建立分布式资源配置与任务调度的集成模型，包括最小化最大完工时间与延误惩罚的目标函数及约束条件；使用粒子群优化算法求解模型得到最优解；根据最优解进行资源分配和任务调度。

本发明授权基于工作中心的分布式资源配置与任务调度的集成方法在权利要求书中公布了：1.基于工作中心的分布式资源配置与任务调度的集成方法，其特征在于：包括： S1、数据收集，包括订单生产内容及时间、各中心设备的加工能力以及运输时间，包括工件，中心，设备，批次；为工件的尺寸；为中心的设备的尺寸；为工件在中心的设备的加工时间；为工件的时间窗开始时间；为工件的时间窗结束时间；为中心与总中心之间的单程运输时间； S2、终检工序时间计算，基于多因素加权模型，确定订单的实际时间窗； 终检工序时间计算如下： 基于多因素加权模型，综合考虑工件尺寸以及质量检验带来的额外时间，公式如下： ； 式中，表示工件的最终终检工序所需时间；均为权重系数；为终检工序的基础处理速率；表示质量检验或返工带来的时间预留； 工件的实际时间窗结束时间为： ； S3、建立分布式资源配置与任务调度的集成模型，包括最小化最大完工时间与延误惩罚的目标函数及约束条件； 分布式资源配置与任务调度的集成模型的目标函数如下： ； 式中，表示工件的最大完工时间；为工件的延误时间，为单位延误量的惩罚系数； 约束条件如下： 每个工件只能分配到一个中心的一台设备的一个批次上，即： ； 批次内尺寸不超过设备容量，即： ； 批的加工时间为批内加工时间最长的工件加工时间，即： ； 如果批次没开启，也没有最长加工时间，即： ； 工件的完工时间=开始时间+加工时间+运输时间*2，即： ； 最大完工时间的定义，即： ； 批次连续加工，即： ； 批次编号连续，即： ； 只有批次开启，才能分配工件，即： ； 如果没有分配工件，批次不许开启，避免空批次出现，即： ； 每个工件的开始时间不得早于时间窗的开始时间，即： ； 每个工件的结束时间不得晚于时间窗的结束时间，即： ； 决策变量约束，即： ； 表示为工件是否分配至中心的设备的第批次；表示中心的设备的第批次是否开启；为最大完工时间；表示中心的设备的第批次的加工时间；为中心的设备的第批次的开始时间；表示工件的完工时间；为工件的延误时间； S4、使用粒子群优化算法求解模型得到最优解； S5、根据最优解进行资源分配和任务调度。

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