买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于改进模拟退火算法的资源约束车间调度方法和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：CN117193219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202311356886.9，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于改进模拟退火算法的资源约束车间调度方法和系统是由付红;高江明;王露羚;吴忆;李凯设计研发完成，并于2023-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进模拟退火算法的资源约束车间调度方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进模拟退火算法的资源约束车间调度方法和系统，涉及车间调度技术领域。本发明中，获取待加工的工件集合，以及车间调度资源，构建资源约束的车间调度模型；接着采用改进模拟退火算法求解该模型，获取最优调度方案。在传统模拟退火算法的基础上，进一步将机器资源消耗参数纳入考虑，在资源消耗总量不超过给定的阈值的情况下，充分利用解空间性质以及结构，得到全局最优的调度方案以最小化加权加工完工时间和。此外，算法的离散自适应精英策略使得解能够动态地调整全局搜索和局部搜索能力，避免种群陷入早熟；算法精准调控策略总是能够保证输出的解的可行性；算法的自适应动态调整温度策略能够保证对问题解空间进行充分探索。

本发明授权基于改进模拟退火算法的资源约束车间调度方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进模拟退火算法的资源约束车间调度方法，其特征在于，包括： S1、获取待加工的工件集合，以及车间调度资源； S2、根据所述工件集合和车间调度资源，构建资源约束的车间调度模型； S3、采用改进模拟退火算法求解所述车间调度模型，获取最优调度方案； 所述S2中的车间调度模型包括： 目标函数： Obj＝minwj*Cj1 以及约束条件： TC≤U5 xj,k∈{0,1}6 其中，工件集合为N＝{1,2,…,n}，n为工件的总个数； 机器集合M＝{1,2,…,m}，m为机器的总台数； pj为工件j的加工时间； vk为机器k的速度； 表示根据加权最短加工时间规则，对于机器k，在工件j之前加工的工件i的集合； wj为工件j的权重； Cj为工件j的完工时间； rk为机器k的单位时间资源消耗成本； U为给定的最大资源数量； TC为消耗的资源数量； 目标函数1表示最小化加权工件完工时间和； 约束2表示每个工件必须分配到其中一台机器上进行加工； 约束3用于计算每个工件的完工时间； 约束4用于计算总的资源消耗； 约束5表示资源消耗总量不能超过给定的阈值； 约束6表示xj,k为决策变量，如果工件j分配到机器k上加工，则xj,k＝1，否则为0； 所述S3包括： S31、参数初始化：初始温度Tmax、终止温度Tmin、退火系数马尔科夫链长度L、变异系数ρ； S32、生成初始解：对解X＝{x1,x2,…,xj,…,xn}的每个xj，xj表示工件j所分配在的机器，在区间[1,m]内随机生成一个整数值，构成一个初始解，计算解的目标函数值和资源消耗总量，若解的资源消耗总量大于给定的阈值，则采用精确调控策略对解进行优化，使其符合资源约束；创建一个长度为n的序列BEST_X，用于保存截止当前能够找到的最优可行解； S33、在每个温度下，迭代L次，采用离散自适应精英策略生成新的解； S34、更新当前温度其中 S35、采用如下筛选策略判断是否接受新的解： 1如果新解的目标函数值优于当前最优可行解且其消耗的资源量小于给定的阈值，则接受新解，并更新系统最优可行解；并重新设定当前温度T等于Tmax； 2如果新解的目标函数值差于当前最优可行解但其资源消耗量小于给定的阈值，则接受该新解的概率设定为 3如果新解的目标函数值差于当前最优可行解且其资源消耗量大于给定的阈值，则采用S32中的精确调控策略对解重新优化；如果优化后的解其目标函数值仍旧大于当前最优可行解，则舍弃该解，否则接受该解； 其中，New_Obj为新的解的目标函数值，BEST_Obj当前最优可行解的目标函数值； S36、判断当前温度T是否小于终止温度Tmin，如果是，则终止，并输出当前最优可行解，解码后获取所述最优调度方案；否则，跳到S33继续生成新的解。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。