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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于遗传算法的可重构产线集成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：CN120525309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511021112.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于遗传算法的可重构产线集成调度方法是由刘兆俣;谢乃明;陈楠磊设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的可重构产线集成调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于遗传算法的可重构产线集成调度方法，针对智能制造车间的动态生产需求，综合考虑工件加工需求、生产线类型、设备可用性及工序约束，构建了以最小化最大完工时间为目标的集成生产线构建与工件调度优化模型；方法创新性地结合启发式贪心算法与遗传算法，前者基于设备可用性和平均理论加工时间动态构建与重构生产线实例，后者通过两段式编码及定制化交叉变异操作，实现工件分配与调度的全局优化。该方法在满足多种约束条件的前提下，通过高效的设备分配显著提升生产线利用率，增强了生产系统的柔性，缩短了生产周期，特别适用于多品种、小批量的智能制造场景，为复杂生产环境提供了高效、稳健的调度解决方案。

本发明授权一种基于遗传算法的可重构产线集成调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的可重构产线集成调度方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、获取智能制造车间的生产系统的生产任务信息和设备信息； S2、根据计划排程策略和工件信息建立目标函数；具体为： 根据加工任务，结合各类设备的持有数量及各生产线实例的构成，考虑同一生产线实例中工件加工顺序不同所导致的工序间等待时间，以最小化工件的最大完工时间为优化目标，建立生产调度的目标函数，其公式表达为： ； 其中，为对应生产调度的目标函数；表示所有工件的完工时间中的最大值； S3、建立与目标函数相关联的集成生产线构建与工件调度模型，并为模型设置预设条件和约束条件；集成生产线构建与工件调度模型的约束条件包括： 设备数量约束，约束各种类型的设备总使用数量不得超过可用数量，表示为： ； 其中，为生产线类型集合，由索引表示每种生产线类型；为设备类型集合，由索引表示每种设备；为生产线类型为时的生产线实例集合，由索引表示生产线实例编号；为0-1参数，当生产线类型为时的工序所需要的设备类型为时为1，否则为0；为0-1决策变量，当生产线类型为的实例构成时为1，否则为0；表示类型为的设备的数量； 工件分配约束，约束每个工件只能被分配到所需的生产线类型的一个具体实例中，公式表示为： ； 其中，为工件集合，由索引表示单个工件；为0-1参数，当工件需要的生产线类型为时为1，否则为0；为0-1决策变量，当工件被分配到生产线类型为的实例上时为1，否则为0； 生产线实例使用约束，约束产品只能被分配到本次生产构造了的生产线实例，公式表达为： ； 加工工序约束，约束工件按照工序加工，公式表示为： ； 其中，为工件在工序上的加工时间；为连续变量，表示工件在生产线类型为的实例上的工序的开始时间； 设备占用约束，约束每个生产线实例的每道工序同时只能加工一件产品，公式表示为： ； ； ； 其中，为0-1决策变量，当工件先于工件在生产线类型为的实例上生产时为1，否则为0，且；M是一个极大正数； 工件完工时间约束，设置工件的完工时间为工件最后一道工序完成加工的时间，公式表示为： ； 其中，表示工件的完工时间；为工序集合的模； 加工任务完成时间约束，设置加工任务的完成时间等于各工件完工时间中的最大值，公式表达为： ； 其中，表示最大完工时间； 生产线实例生成约束，确保生产线实例按顺序启用，公式表示为： ； 定义变量的取值范围，公式表示为： ； ； S4、利用启发式贪心算法求解生产线构建，结合遗传算法获取工件分配和各生产线生产调度结果；具体包括： S41、设计启发式贪心算法求解生产线构建；针对各生产线实例构建后工件加工互不干扰的特性，以实现最大完工时间makespan最小化为目标，设计基于各生产线类型的理论总加工时间与对应类型生产线实例数量联合计算的平均单条生产线加工时间作为迭代目标；基于迭代目标，再结合各类设备持有数量及各生产线实例所需设备配置，利用贪心算法逐次迭代，生成生产线构建方案； S42、通过遗传算法求解工件分配与生产线调度；在步骤S41生产线构建方案的基础上，设计遗传算法以优化工件分配及各生产线实例的加工顺序，通过生成考虑同类型生产线实例负载均衡的初始解，采用分为工件分配和工件加工顺序两部分的编码方案，并针对两部分分别设计交叉与变异操作，结合锦标赛选择机制，迭代优化生产调度方案，最终生成工件分配方案及各生产线实例的加工顺序，实现整体调度目标的最优解。

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