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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种多资源协同的智能车间设备配置优化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：CN115034143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210781190.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种多资源协同的智能车间设备配置优化方法是由张惠煜;梁展鹏;陈庆新;毛宁设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多资源协同的智能车间设备配置优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多资源协同的智能车间设备配置优化方法及系统，具体包括：S1、构建模拟实际生产环境的仿真系统；S2、建立用于优化设备配置的数学模型并设置性能指标约束参数条件；S3、使用灰狼优化算法计算数学模型，在灰狼优化算法中利用仿真系统获取性能指标，根据性能指标更新灰狼优化算法的种群和位置，经过设定次数迭代后，得到迭代完毕的灰狼优化算法；S4、根据迭代完毕的灰狼优化算法的解得到优化后的设备配置。本方法与传统技术相比，借助灰狼优化算法求解数学模型，利用仿真系统求解适应度值并更新迭代灰狼优化算法，实现了在满足最大限度的生产周期前提下，以订单交货期和最低限度的系统产出率为约束下，最小化车间设备的投资成本。

本发明授权一种多资源协同的智能车间设备配置优化方法在权利要求书中公布了：1.一种多资源协同的智能车间设备配置优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建模拟实际生产环境的仿真系统；所述仿真系统具体为：根据实际生产环境构建仿真系统，所述仿真系统包括任务池、原料仓库、加工单元、完成品仓库及轨道，所述加工单元包括依次连接的前缓冲区、加工中心和后缓冲区，所述轨道为AGV和机械手的运行路径；所述任务池向AGV和机械手发布任务；所述仿真系统的工作步骤为：AGV将原料从原料仓库搬运至各个加工单元的前缓冲区，机械手将原料从前缓冲区上料至加工中心，加工中心加工原料，机械手将加工中心加工后的成品下料至后缓冲区，AGV将后缓冲区存放的成品搬运至完成品仓库；所述仿真系统遵循如下规则：系统中工件的到达服从泊松分布过程，每个工件的到达都是独立事件，所述到达速率均值为λ；系统在工件到达前判断原料仓库是否满了，若原料仓库满了，系统会拒绝工件进入；每个加工单元只有一台加工设备，只能允许单个工件加工，且加工时服从参数为Rt的负指数分布；加工设备在加工前需要机械手上料或者下料，每次的上下料的时间相互独立，所述上下料的时间服从参数为Rm的负指数分布；系统加工单元遵循先到先服务的规则，每个加工单元的阻塞均服从后阻塞机制，每个加工单元的前后缓冲区均为有限容量且容量相同；当AGV在原料仓库装载工件时,遵循负荷均衡原则决定前往的加工中心；为了保证系统输出能力，不考虑设备运输工件时的时间，由加工时长最短的工序决定整体系统输出能力；S2、建立用于优化仿真系统中设备数量和种类的数学模型并设置性能指标约束参数条件；所述用于优化仿真系统中设备数量和种类的数学模型，其数学表达形式为： 其中，X*,Y*为机械手和AGV的最优向量集，用于使得总成本最低；设置的性能指标约束参数条件为：E{ΓX,Y:ξ}≤ΓmaxE{θX,Y:ξ}≥θminX,Y∈N+其中，E{ΓX,Y:ξ}为平均生产周期，设置条件使得仿真生产周期Γmax小于系统实际平均生产周期，用于保证满足交货期限；E{θX,Y:ξ}为平均产出率设置条件使得仿真平均产出率θmin大于系统平均产出率，用于保证系统具有足够产能；X,Y∈N+表示X向量和Y向量为正整数；S3、使用灰狼优化算法计算数学模型，在灰狼优化算法中利用仿真系统获取性能指标，根据最优性能指标更新灰狼优化算法的种群和位置，经过设定次数迭代后，得到迭代完毕的灰狼优化算法；S4、迭代完毕的灰狼优化算法求解数学模型得到的解经过解码后得到优化后的设备配置。

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