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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种生产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：CN113191548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202110475601.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种生产调度方法是由谢乃明;李斌设计研发完成，并于2021-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生产调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种生产调度方法，本发明考虑了人员交互学习效应和加工可中断这两个因素，结合一种启发式规则设计改进精英遗传算法，旨在求得最优的单工作组任务调度方案，实现工作组内部不同技能水平工人的有效利用和调度目标最优。与传统模型和方法相比，本发明的方法适应了实际生产情况的基本需求，能够实现任务在单工作组中的科学分配。

本发明授权一种生产调度方法在权利要求书中公布了：1.一种生产调度方法，其特征在于,包括步骤如下：1获取工人基本信息和任务基本信息，然后将工作组人员进行等级划分，初始化并生成问题对象；2定义问题参数和变量，并建立以最小化最大完工时间为调度目标的数学模型；3利用精英遗传算法实现所述数学模型，对任务处理顺序进行编码，生成初始调度方案种群，在编码规定的范围内随机生成具有N个个体的初始种群；4通过人员分配和人员加工中断点识别计算个体适应度，保留适应度值最高的个体；5产生新种群，通过精英保留进行选择、交叉、变异产生子代种群，并计算子代种群个体的适应度值；6精英个体更新，若子代最优个体比精英个体更优，则证明子代种群完成进化，此时将父代精英个体替代子代最劣个体，子代最优个体成为新的精英个体；7若遗传代数大于初始进化代数，迭代终止，退出寻优，输出精英个体和调度信息；否则继续执行步骤4；所述步骤2中的参数和变量具体包括：一组工人M加工一组工件J，h表示工人序号，h＝1,2,……,l，k表示工件序号，k＝1,2,……,n，高技能水平工人具有学习率αh，h＝1,2,……,mH，低技能水平工人具有学习率βh，h＝mH+1,mH+2,……,l；工件Jk基本需求加工人数JMk，[Pk]为平均总人时，Pk为实际加工时间，为任意时刻考虑学习效应后的完整加工时间，Sk为开始加工时间，Ck为完工时间，为分配的高水平工人数，为分配的低水平工人数，aeh、beh为工人Mh的第e个开始中断时刻和第e个结束中断时刻，e＝1,2,…,θh，t表示生产人员状态变动时刻，F表示中断时间重新排列后的秩，a[F]表示生产工件所有工人的aeh、beh按非减序的排列，a[0]为工件开始加工时间，a[f]为工件完工之前最后一次发生人员状态变动的时刻；构建的单工作组调度模型中，有以下三个决策变量： 工人Mh加工工件Jk的总时间，其中f＝max{e|aeh·[ykh]≤Ck}； 所述步骤2中建立的数学模型为：单工作组调度混合整数规划模型如下：21目标函数：最小化最大完工时间minCmax22约束条件1：限制同一时刻每个工人只能加工一个工件： 23约束条件2：限制工人Mh被分配到工件Jk，在工件Jk完工前该工人不可以被分配其他工件： 24约束条件3：限制每个工件只能被加工一次，且加工人数等于工件需求人数： 25约束条件4：限制工件Jk在同一时刻t处于加工状态的高水平工人数不能超过分配的高水平总人数： 26约束条件5：限制工件Jk在同一时刻t处于加工状态的低水平工人数不能超过分配的低水平总人数： 27约束条件6：定义工件Jk加工时间Pk的计算公式： 28约束条件7：限制完工时间等于开始时间与工件实际加工时间之和：Ck＝Sk+Pk,k＝1,2,…,n29约束条件8：限制工人加工工件Jk的总时间不大于工件的实际加工时间：xkh≤Pk,k＝1,2,…,n；h＝1,2,…,l210约束条件9：限制工件Jk开始加工时间大于上一个工件Jk-1完工时间：Ck-1≤Sk,k＝1,2,…,n211约束条件10：限制同一工人被分配到其他工件进行加工时，工人加工该工件的开始时间不小于原工件结束时间：Si[yih]+Pi[yih]+Pi+1[yi+1,h]+…+Pj[yj-1,h]≤Sj[yjh],i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,n；i＜j；h＝1,2,…,l；所述步骤4中通过人员分配和人员加工中断点识别计算个体适应度的过程如下：41更新工作组人员总学习时长，结合学习水平对工人进行分组；42根据工件的基本需求人数JMk确定和并计算人员加工不发生中断时的理想加工时间；43判断aeh[ykh]或beh[ykh]和的关系，其中44依据中断区间寻找中断加工的工人，更新中断点集合，重新计算理想加工时间，重复步骤42；45count＝f＝max{e|aeh·[ykh]≤Ck}时，更新所有工人的加工时间，更新中断区间列表；46在开始加工时间为a[0]＝Sk＝Ck-1的工件实际加工过程中，a[0]等于工件Jk的开始加工时间，等于第k-1个工件的结束加工时间,a[f]表示工件完工之前最后一次发生人员状态变动的时刻，推导可以得到该工件的总加工时间为47重复步骤41--步骤46，计算每个个体方案中工件的完工时间，进而得到个体适应度；步骤44中计算以基于标准加工时间和工人的学习效应表征模型为基础，推导得到工件Jk在任意时刻考虑学习效应后的完整加工时间：

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