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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利一种基于灰雁优化和变邻域的分布式维修任务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：CN119359294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411931331.7，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于灰雁优化和变邻域的分布式维修任务调度方法是由陆少军;陈预备;郑锐;王小巧;刘心报设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于灰雁优化和变邻域的分布式维修任务调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于灰雁优化和变邻域的分布式维修任务调度方法，涉及分布式任务调度领域领域，本发明提出了一种结合灰雁优化算法和变邻域搜索算法的创新优化算法，首先通过编码确定加工工件的分配，根据调度算法优化每个团队的加工次序，通过灰雁优化算法的全局搜索能力和变邻域搜索算法的局部优化能力的协同作用，算法能够在多变的生产环境下找到近似最优解，采用灰雁优化算法和变邻域搜索算法相结合的方法，该方法显著提升了灰雁优化算法在局部搜索方面的不足，同时保留了种群特征的多样性，并加快了收敛速度，保证了算法在复杂调度问题中的高效性与鲁棒性。

本发明授权一种基于灰雁优化和变邻域的分布式维修任务调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于灰雁优化和变邻域的分布式维修任务调度方法，其特征在于，所述调度方法包括：S1：设定任务数量为以及团队数量，设定算法的迭代次数和邻域结构数量,邻域搜索次数，初始迭代次数，初始化灰雁优化算法GGO参数；S2：采用正实数编码方式对所有的任务分配次序进行编码，并随机生成一组初始解为种群（），为种群规模；S3：采用启发式算法得出每个团队的工件任务分配和任务次序；S4：计算所有群体中个体的适应度，选出最优的个体，令，；S5：若,则跳到S6，否则跳到S8；S6：若，则对当前最优解执行邻域产生新解，，否则，并跳到S5；S7：对和进行比较，若,则，，,跳到S6；S8：使用灰雁优化算法的动态分群更新规则，根据当前最优解的表现动态调整探索组和开发组的数量，并将种群的随机分为开发组种群和探索组种群；所述灰雁优化算法的动态分群更新规则为：计算每个个体的最小完成概率，找出最小完成概率记作，根据的变化情况调整探索组与开发组的数量，每个个体将依次被选择到探索组和开发组，每次迭代后个体的顺序将会随机变化；S9：探索组进行全局搜索，开发组进行局部优化，更新种群中的个体，；S10：若则停止算法，输出最优解V，否则跳到S4；所述启发式算法的具体步骤为：S31：将任务按照实际执行时间的均值与方差之和的非减序排列；S32：将第个任务分配给第个团队，，；S33：设定分配任务集，并计算当前平均负载；S34：计算每个团队的相对平均负载，其中表示机器当前完成时间的标准差；S35：将第个任务分配给相对平均负载最小的团队；S36：若，则确定了所有团队的任务分配和执行次序；否则设定并回到S32。

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