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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于遗传算法的车间模糊调度方法和系统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：CN116167580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310108200.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于遗传算法的车间模糊调度方法和系统是由李凯;许莉萍;张晗;陈健福;周陶;张丽敏;夏露露;谢福龙设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法的车间模糊调度方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于遗传算法的车间模糊调度方法和系统，涉及任务调度领域。该方法包括基于成本下界和成本上界，计算成本阈值；基于成本阈值，获取调度方案中的最多可使用机器数量Max_m，将机器总数量设定为Max_m；基于机器总数量，获取预先构建的车间模糊调度模型；基于车间调度信息、车间模糊调度模型、以及遗传算法，获取适应度值最小的调度方案，作为初始调度方案；判断初始调度方案的总使用成本是否小于成本阈值，若否，基于两种修复机制分别对初始调度方案进行修复，将修复后的总加权延误时间最小的初始调度方案为最优调度方案。基于上述处理，对初始调度方案进行修复，避免了最优调度方案出现总使用成本大于成本阈值的问题。

本发明授权基于遗传算法的车间模糊调度方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的车间模糊调度方法，其特征在于，所述方法包括： S1、初始化车间调度信息； S2、基于所述车间调度信息，获取调度方案的成本下界U、成本上界以及基于所述成本下界U和所述成本上界计算成本阈值 S3、基于所述成本阈值获取所述调度方案中的最多可使用机器数量Max_m，并将机器总数量设定为Max_m； S4、基于所述机器总数量，获取预先构建的车间模糊调度模型； S5、基于所述车间调度信息、车间模糊调度模型、以及遗传算法，获取适应度值最小的调度方案，作为初始调度方案； S6、判断所述初始调度方案的总使用成本是否小于成本阈值，若是，则转S7；若否，则转S8； S7、将所述初始调度方案确定为最优调度方案； S8、基于预设的两种修复机制分别对所述初始调度方案进行修复，将修复后的总加权延误时间最小的初始调度方案确定为最优调度方案； 其中，两种修复机制包括：基于工件移出的修复机制和基于工件交换的修复机制； 其中，基于工件移出的修复机制的步骤包括： S801、选择单位使用成本最高且被分配工件数不少于一个的机器作为移出方机器Ma； S802、将移出方机器Ma上的工件进行逐个尝试移出，并根据工件Jj的模糊加工时间选择单位使用成本满足的机器中完工时间最小的机器，作为接收方机器Mb； S803、将工件Jj移至所述接收方机器Mb，按照机器内的局部优化算法对机器序列进行重排序，并计算适应度值； S804、选择总加权延误时间最小的移出方案作为最终修复后的初始调度方案；若所述移出方案为空集，转S805； S805、多次移出：依次将单位加工费用最高且被分配工件不少于一个的机器上的最后一个工件，移至具有最小加工时间且成本小于移出方机器的机器，直至满足成本要求，并将满足成本要求的移出方案作为最终修复后的初始调度方案； 所述基于工件交换的修复机制的工作流程包括： S806、单位使用成本最高且被分配工件数不少于一个的机器，作为高成本机器Ma； S807、优先选择单位成本仅次于Ma的机器作为低成本机器Mb； S808、对高成本机器Ma上的工件进行逐个尝试交换，根据高成本机器Ma当前尝试交换的工件Jj，在低成本机器Mb上确定加工时间满足 的工件Jk； S809、若满足条件的工件Jk数量不少于一个，则将工件Jj与满足条件的工件逐一进行交换，并按照机器内的局部优化算法对两台机器上的工件进行重排序，记录总加权延误时间，转S810；否则，降低单位使用成本，选择成本更低的机器作为Mb，转S808； S810、选择总加权延误时间最小的交换方案作为最终修复后的初始调度方案；若所述交换方案为空集，转S811； S811、多次交换：依次将单位加工费用最高且被分配工件不少于一个的机器上加工时间最长的工件，与其余机器上加工时间最短的工件进行交换，直至满足成本要求，并将满足成本要求的移出方案作为最终修复后的初始调度方案。

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