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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利考虑工人学习效应的拆解规划与回收决策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：CN120125224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510607260.3，技术领域涉及：G06Q10/30；该发明授权考虑工人学习效应的拆解规划与回收决策优化方法是由李益兵;朱文侠;汪开普;郭钧;唐红涛;杜百岗;王磊设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑工人学习效应的拆解规划与回收决策优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种考虑工人学习效应的拆解规划与回收决策优化方法，包括以下步骤：步骤S1：考虑零件的拆解关系、拆解工具、拆解方向和工具转换信息对工人学习效应的影响，对拆解时间进行校正，得到实际拆解时间；步骤S2：基于实际拆解时间，构建基于总拆解时间、拆解利润和总碳排放量为目标的回收决策模型；步骤S3：采用优化算法对调度模型进行求解，得到回收决策方案。对产品的多种回收模式、工人学习效应及其他动态因素进行有效建模与决策，适应不同产品特性和实际操作场景，动态匹配回收模式，显著提升了废旧电子产品的拆解效率与资源回收效益，同时有效降低碳排放。

本发明授权考虑工人学习效应的拆解规划与回收决策优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑工人学习效应的拆解规划与回收决策优化方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：考虑零件的拆解关系、拆解工具、拆解方向和工具转换信息对工人学习效应的影响，对拆解时间进行校正，得到实际拆解时间； 步骤S2：基于所述实际拆解时间，构建基于总拆解时间、拆解利润和总碳排放量为目标的回收决策模型； 步骤S3：采用优化算法对所述回收决策模型进行求解，得到回收决策方案； 步骤S1中，计算所述实际拆解时间的表达式为： ； 式中，p ik表示若零件i在第k个位置上，则p ik=1，否则p ik=0；L表示拆解序列位置集合，|L|表示最大拆解序列位置；t i表示零件i的基本拆解时间；I表示总拆解零件集合；α kl表示若第k个位置与第l个位置的拆解工具一样，则α kl=1，否则α kl=0；σ表示学习率； 为所述回收决策模型设定约束条件包括： 约束1：每种零件只有一种回收模式，其表达式为： ； 约束2：所有要重复利用、再制造和回收的零件必须被拆解，其表达式为： ； 约束3：危险的任务必须拆解，表示为： ； 约束4：危险零件的回收选项只能是回收或者报废，表示为： ； 约束5：不需要拆解的零件的回收方式为报废，表示为： ； 约束6：优先约束表示为： ； 约束7：工具类型改变约束表示为： ； ； ； ； 式中，I为总拆解零件集合；L表示拆解序列位置集合，|L|表示最大拆解序列位置；m为回收选项编号，m=1表示再利用，m=2表示再制造，m=3表示材料回收，m=4表示报废；k im表示若拆解零件i的回收选项为m，则k im=1；y i表示若拆解零件i被拆解，则y i=1，否则y i=0；h i表示拆解零件i的危害性，若零件i为有害零件，则h i=1，否则h i=0；p ik表示若零件i在第k个位置上，则p ik=1，否则p ik=0；若拆解零件i是拆解零件j的紧前零件，则y ij=1，否则y ij=0；o i表示拆解零件i所用到的工具类型，工具类型总数为O；α kl表示若第k个位置与第l个位置的拆解工具一样，则α kl=1，否则α kl=0。

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