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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利一种基于基因表达式编程的项目调度规则挖掘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：CN116070761B 。

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：202310099032.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于基因表达式编程的项目调度规则挖掘方法及系统是由张利平;胡敏;刘庆;高拯;龚雨成;谭红霞设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于基因表达式编程的项目调度规则挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于基因表达式编程的项目调度规则挖掘方法及系统，用来实现多技能资源受限项目调度多目标优化问题，在求解过程中将以往项目信息作为训练集数据，综合项目信息与资源信息提取出具有决策价值的各类特征属性并结合几种基本的数学运算符共同构成软色体的基因来源，每条软色体代表着一种混合调度规则，将其作为任务执行顺序的决策方式得到具体的调度方案。求解过程采用改进基因表达式编程算法，其中设计一种后向遍历解码方法，加入4种邻域结构算子以及规则挖掘扰动机制，并且在对解的评价过程中使用的ENS排序方法做出了改进。极大的提高了算法性能以及探索前沿解集的效率，得到的元启发式规则集能容易的应用于真实项目以及生产环境。

本发明授权一种基于基因表达式编程的项目调度规则挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于基因表达式编程的项目调度规则挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： 确定项目的任务集合、资源集合以及技能集合；所述任务集合包括多个任务，每个任务对应一个执行开始时间和持续时间；所述资源集合包括多种资源，每种资源精通几种不同熟练等级的技能，每个资源所精通技能按照其熟练度水平对其进行了熟练度等级划分；所述技能集合包括多种技能；每个任务仅需要一种资源来执行，且执行该任务的资源需要精通该任务所需要的技能，以及对所需要技能的熟练度等级需要大于预设等级； 利用所述资源集合执行所述项目，当项目完工时，项目中的各个任务均被执行，其中，每个任务仅能被执行一次，每个资源均可被用于重复安排任务，但同一时刻每个资源仅能执行一个任务； 根据各个任务的执行开始时间和持续时间确定项目完工时间，并根据每个资源执行任务时单位时间的花费确定项目完工所需总花费； 将项目完工时间和项目完工所需总花费作为两个优化目标，均衡参考两个目标值最小化情况，基于改进基因表达式编程算法，采用无监督的学习方式，训练获得项目的元启发式调度规则，并根据元启发式调度规则与各个任务的多种属性，确定每个任务的调度顺序和执行每个任务所用的资源，从而获得对应的项目调度方案，作为挖掘的项目调度规则；其中，所述改进基因表达式编程算法在解码过程采用后向遍历解码方法，降低了解码的空间复杂度，并在进化过程中加入多种邻域结构算子，提高了搜索前沿解的效率，且在进化过程中加入规则挖掘扰动机制，以避免进化过程陷入局部最优，最后在解的评价过程中使用改进的ENS分层排序方法，减少遍历解的次数，并根据解之间的支配与被支配关系来选择个体进入新的种群，选择标准为：非支配层级越低的个体具有较高的优先权，其次对于相同非支配层的个体选择拥挤距离更大的个体进入新种群，以提高新种群基因多样性，优化项目调度规则挖掘能力； 基于改进基因表达式编程算法求解目标函数在解的评价过程中使用的改进的ENS分层排序方法具体为： 将由迭代后得到的新种群A new与迭代前的老种群A old组成的种群A all中的2N个个体进行目标函数值评价，确立个体之间的支配关系，最终将2N个个体分解为L个非支配层，同一非支配层中的解为非支配关系，不同层级之间具有如下关系： F 1...F z...F L， 在上式中，F z为第z非支配层的个体集合，z={1,2,...,L}，在F z中的所有个体均被F z-1中某一个或某几个个体支配； 对于2个目标函数优化问题，个体之间的支配关系由个体之间的所有目标函数值的大小来决定；将2个目标函数值矩阵按某一个目标函数的值从小到大进行排序，经由此过程后，可以保证排序在后的个体不能支配其前面的每个个体；然后，进行L次循环遍历，每次遍历对未确定支配等级的个体与其前面的当前最大支配等级的所有个体对比剩下一个目标函数值的大小，确定其支配关系，直至给所有个体都确立了支配等级；其中，对排序后的每个个体均与其前面的所有个体对比剩下的一个目标函数值的大小，确定其所有被支配个体的最大支配等级，假设该个体的被支配个体的最大等级为l，则确定该个体的支配等级为l+1； 从种群A all中按优先级逐个选取进入新种群，直到达到新种群规模N。

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