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龙图腾网获悉安徽工程大学申请的专利一种求解柔性作业车间调度的改进遗传算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：CN116205292B 。

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：202310081103.4，技术领域涉及：G06N3/126；该发明授权一种求解柔性作业车间调度的改进遗传算法是由王雷;李东东;凌雪;蔡劲草;程龙;胡孔夫;李伟民设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种求解柔性作业车间调度的改进遗传算法在说明书摘要公布了：本发明公开一种求解柔性作业车间调度的改进遗传算法，包括：S1、算法参数初始化；S2、使用分治贪婪初始化策略生成初代染色体，S3、将随机数小于cp的个体取出作为交叉算子的父代种群，依次从该种群中取出两个染色体作为交叉父代chro1与chro2，使用改进POX算子来生成交叉子代child1与child2；S4、将随机数小于mp的个体取出作为变异算子的父代种群，将变异个体加入子代种群列表childList中；S5、将子代种群childList中的染色体并入总种群列表chroList中；S6、根据锦标赛选择法选择出下一代的父代；S7、将temp数据赋值给总种群列表chroList；输出全局最优解。本发明的有益效果是分治贪婪初始化策略初始化初代个体以保证生成较优的初始解，并提出一种最优匹配交叉方法来改进传统POX交叉算子，加速算法的收敛速度，提高算法的寻解效率。

本发明授权一种求解柔性作业车间调度的改进遗传算法在权利要求书中公布了：1.一种求解柔性作业车间调度的改进遗传算法，包括以下步骤： S1、算法参数初始化，如最大迭代次数T、种群大小population、工件数量Jobm、最大工序数Pcm、机器数量Mcm、交叉概率cp、变异概率mp、总种群列表chroList和子代种群列表childList为空； S2、根据式1～6，使用分治贪婪初始化策略生成初代染色体， FMi,n＝minFMi,k0,FMi,k1...FMi,k*1 FMi,k＝[Oi,0,Oi,1...Oi,k|Mi,0,Mi,1...Mi,k-1,Mi,k].fitness2 Mi,k0,Mi,k1...Mi,k*∈allowed_machine3 式中，F为染色体适应度计算函数，[Oi,0,Oi,1...Oi,k|Mi,0,Mi,1...Mi,k-1]为已知的前置部分染色体，FMi,k将返回基于该部分前置染色体，且采用机器序号形参Mi,k时所对应的适应度，定义如式2所示，allowed_machine为能加工工序Oi,n的合法机器列表； 而当某个体的染色体中机器部分随机产生，设Mi,0,Mi,1,Mi,2,Mi,3...Mi,N，Mi,N为第i个染色体中机器序列中第N个机器编号，而工序部分采用贪婪算法生成时，其工序序列中第n个工序Oi,n的选定标准为式4； F'Oi,n＝minF'Oi,k0,F'Oi,k1...F'Oi,k*4 F'Oi,k＝[Oi,0,Oi,1...Oi,k-1,Oi,k|Mi,0,Mi,1...Mi,k].fitness5 Oi,k0,Oi,k1...Oi,k*∈allowed_procedure6 式中，F'为染色体适应度计算函数，[Oi,0,Oi,1...Oi,k-1|Mi,0,Mi,1...Mi,k]为已知的前置部分染色体，F'Oi,k将返回基于该部分前置染色体，且采用工序序号形参Oi,k时所对应的适应度，定义如式5所示，allowed_procedure为机器Mi,k能加工的合法工序列表，若是allowed_procedure为空，则需要将当前机器编号随机替换为其他一个机器编号，并重复选择工序的步骤； 每条染色体的生成过程包括子步骤S2.1～S2.5： S2.1、生成一个0-1的随机数，若随机数小于0.5，则染色体的工序部分随机生成一个解序列，令i＝1，执行S2.2，否则，随机生成一个染色体的机器部分的解序列，令i＝1，执行S2.4； S2.2、根据式1～3选择第i个加工机器的编号； S2.3、是否所有加工机器都已确定？若是，则结束染色体生成程序并返回结果；若否，令i＝i+1，执行S2.2； S2.4、根据式4～6选择第i个加工工序的编号； S2.5、是否所有加工工序都已确定？若是，则结束染色体生成程序并将结果添加进总种群列表chroList；若否，令i＝i+1，执行S2.4； S3、为每个个体生成一个随机数，将随机数小于cp的个体取出，作为交叉算子的父代种群，依次从该种群中取出两个染色体作为交叉父代chro1与chro2，使用本发明的基于最优匹配交叉方法的改进POX算子来生成交叉子代child1与child2，每一轮交叉过程主要包括子步骤S3.1～S3.6： S3.1、初始化两个分类用的空列表class1与class2，令i＝1； S3.2、分别计算父代chro1跟chro2中第i个工件的最小完工时间，设t1和t2； S3.3、是否t1≤t2？若是，将工件i添加进class1；否则，将工件i添加进class2； S3.4、是否i＝最大工件数？若否，则i＝i+1，执行S3.2；否则，执行S3.5； S3.5、将chro1中在class1中的工件工序及对应的加工机器完全继承给子代child1，将chro2中在class2中的工件工序及对应的加工机器完全继承给子代child2，将chro2中在class2中的工件工序及对应的加工机器按顺序继承给子代child1，将chro1中在class1中的工件工序及对应的加工机器按顺序继承给子代child2； S3.6、将两个交叉子代child1与child2添加进子代种群列表childLis中； S4、为每个个体生成一个随机数，将随机数小于mp的个体取出，作为变异算子的父代种群，依次对每个变异个体执行下述操作： 随机从工序序列中选择一个位置A上的工序，再随机选择一个位置B，A≠B，若AB，则将A,B]之间的工序序列前移一位；否则，将[B,A之间的工序序列前移一位，之后将原A位置插入到一个位置B上，最后，检查机器序列的合法性，将不合法的机器编号随机替换成合法的机器编号，将变异个体加入子代种群列表childList中； S5、将子代种群childList中的染色体并入总种群列表chroList中； S6、根据锦标赛选择法选择出下一代的父代，选择操作重复population次，每次的选择操作具体为：随机从总种群列表chroList中随机选择出3个染色体个体，将其中适应度即完工时间最小的染色体个体添加进temp列表中，temp初始为空； S7、将temp数据赋值给总种群列表chroList； S8、是否达到最大迭代次数？若否，则令迭代次数自增1，执行S3；否则执行S9； S9、输出全局最优解，退出程序。

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