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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配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：CN114219359B 。

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：202111638698.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配方法是由蔡敏;梁人升;李琴设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配方法，包括S1.采集工人和机器人完成每个任务所需要的时间以及工人完成每个装配任务的疲劳系数信息；S2.建立任务匹配度的评价体系，并采用模糊综合评价法计算工人与机器人对于每个任务的任务匹配度；S3.根据采集的信息以及计算得到的任务匹配度，构建同时考虑任务匹配度和人因的任务分配模型；S4.利用带精英策略的非支配排序遗传算法求解构建的任务分配模型，输出最优任务分配方案。采用本发明的技术方案，可以在保证装配效率的前提下，大大提高任务分配中工人和机器人与任务设计要求的匹配度，从而大大降低因任务匹配度过低而造成的装配错误率高的问题。

本发明授权一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑任务匹配度和人因的人机协同装配任务分配方法，其特征在于，包括：S1.采集工人和机器人完成每个任务所需要的时间以及工人完成每个装配任务的疲劳系数信息；S2.建立任务匹配度的评价体系，并采用模糊综合评价法计算工人与机器人对于每个任务的任务匹配度；S3.根据采集的信息以及计算得到的任务匹配度，构建同时考虑任务匹配度和人因的任务分配模型；S4.利用带精英策略的非支配排序遗传算法求解构建的任务分配模型，输出最优任务分配方案；步骤S3具体包括：S31.建立模型的假设条件以及相关参数；S32.构建考虑任务匹配度和人因的任务分配模型的目标函数；S33.根据参数对构建的目标函数确定约束条件；步骤S32中构建的目标函数，表示为：f1＝MinT 其中，f1表示最小化装配时间；f2表示最大化总任务匹配度；T表示给定范围内的时间点；cjk表示操作者k完成任务j的任务匹配度；xjlt表示决策变量；所述步骤S4具体包括：S41.生成初始染色体种群；S42.计算染色体适应度，得到种群组；其中，适应度包括单位产品装配时间、总任务匹配度；S43.对所有种群进行非支配排序，按Parato等级选择一半种群数的个体进入下一代，并判断Parato等级是否相同，若是，则选择拥挤度更大的个体；S44.采用两点交叉的方法进行染色体交叉处理；S45.采用单点变异的方式对染色体进行变异；S46.对进行交叉变异后的染色体采用修复策略检查是否满足疲劳度约束，若否，则随机将一个工人完成的任务分配给机器人，直到满足疲劳度约束，生成新的种群；S47.将生成的新种群和步骤S42的种群组成新的种群，重新进行非支配排序，按Parato等级选择23种群数的个体进入下一代，判断parato等级是否相同，若是，则选择拥挤度更大的个体，迭代次数加1；S48.判断迭代次数是否达到设定的值，若是，输出最后的种群；若否，则返回步骤S43；S49.对决策过程的指标量纲进行归一化处理，得到最优分配方案。

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