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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种面向智能仪器仪表生产任务的运行预测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：CN116090655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310143960.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种面向智能仪器仪表生产任务的运行预测方法及系统是由蒋章雷;吴国新;刘秀丽;左云波设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能仪器仪表生产任务的运行预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向智能仪器仪表生产任务的运行预测方法及系统，其包括：基于遗传算法优化企业的零件库存状态；根据企业的零件库存状态、库存零件总的加工时间、加工后零件能够装配成部件的部件装配时间和部件能够组装成系统的调试检验时间因素，计算现有库存能够满足生产的最长时间，以确定第二批零件的允许采购时间，完成运行预测。本发明能计算现有库存能够满足生产的最长时间，定量确定允许的第二批零件的采购时间。本发明可以在智能生产制造领域中应用。

本发明授权一种面向智能仪器仪表生产任务的运行预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向智能仪器仪表生产任务的运行预测方法，其特征在于，包括： 基于遗传算法优化企业的零件库存状态； 根据企业的零件库存状态、库存零件总的加工时间、加工后零件能够装配成部件的部件装配时间和部件能够组装成系统的调试检验时间因素，计算现有库存能够满足生产的最长时间，以确定第二批零件的允许采购时间，完成运行预测； 以生产时间最长为适应度函数，通过对库存零件种类、数量运用遗传操作，寻找零件的最优库存状态； 所述基于遗传算法优化企业的零件库存状态，包括： 选择二进制编码，随机产生N个二进制编码组合构成初始群体； 以零件的总加工时间作为适应度，计算适应度值为： ； 式中，为适应度值，为初始群体，m表示零件种类，为单个零件的加工时间； 判断是否满足预设的收敛准则，满足则输出结果，反之则根据各适应度值计算群体中某个个体的选择概率，并以选择概率从当前群体中随机选择部分遗传到下一代，从而产生一个新群体；其中，群体中某个个体为： ； 对新群体依次进行交叉和变异操作，更新新群体，并计算适应度值，直到得到最优解； 设定约束条件，所述适应度值满足约束条件则判断是否满足收敛准则，反之则在约束范围内随机生成个体； 该约束条件为：库存成本低于K； ； 式中，为单个零件的价格，为企业允许的库存成本。

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