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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于VNS-H算法的考虑订单交货期的生产运输协同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：CN119417366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411543043.4，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权基于VNS-H算法的考虑订单交货期的生产运输协同调度方法是由刘心报;李世龙;郑锐;胡朝明;陆少军;程浩设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于VNS-H算法的考虑订单交货期的生产运输协同调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于VNS‑H算法的考虑订单交货期的生产运输协同调度方法、系统、存储介质和电子设备，涉及生产运输协同调度技术领域。本发明中，首先获取订单集合和生产制造资源；其次引入装载恶化率以及生产恶化率，结合每一订单的基础加工时间以及订单所分配工厂的运输完成时间，获取每一工厂中所有订单的生产运输总耗时；再次基于所述订单集合和生产制造资源，以最小化生产运输总耗时加延期成本之和为目标，构建数学模型；最后采用VNS‑H算法求解所述数学模型，获取最优的生产运输协同调度方案。考虑恶化效应生产运输总耗时的影响，建模过程更加贴近实际生产；同时设计VNS‑H算法求解模型，实现在有限的时间内为企业制定合理的生产运输协同调度决策。

本发明授权基于VNS-H算法的考虑订单交货期的生产运输协同调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于VNS-H算法的考虑订单交货期的生产运输协同调度方法，其特征在于，包括： 获取订单集合和生产制造资源； 引入装载恶化率以及生产恶化率，结合每一订单的基础加工时间以及订单所分配工厂的运输完成时间，获取每一工厂中所有订单的生产运输总耗时； 基于所述订单集合和生产制造资源，以最小化生产运输总耗时加延期成本之和为目标，构建数学模型； 采用VNS-H算法求解所述数学模型，获取最优的生产运输协同调度方案；其中所述VNS-H算法是指在启发式算法的基础上结合变邻域搜索算法； 所述引入装载恶化率以及生产恶化率，结合每一订单的基础加工时间以及订单所分配工厂的运输完成时间，获取每一工厂中所有订单的生产运输总耗时；包括： 将每一个工厂假定为一台串行批机器参与订单生产，并引入装载恶化率以及生产恶化率，修正任一订单在工厂的加工开始时间 结合每一订单的基础加工时间，修正任一订单在工厂的加工完成时间 结合订单所在工厂的运输完成时间，获取每一工厂中所有订单的生产运输总耗时；表示为： 其中，i表示工厂索引； r表示订单在工厂的加工位置； 表示工厂i的订单数，目n表示订单总数，Mi表示第i个工厂，m表示工厂总数； θ表示装载恶化率； b表示生产恶化率； a表示订单在工厂的前r-1个加工位置中的任意一个； g表示订单在工厂的第a个到第r-1个加工位置中的任意一个； 表示工厂i的第r个位置的订单，J[j]表示第j个订单； 表示工厂i第r个位置的订单的加工开始时间； 表示工厂i第r个位置的订单的加工完成时间； μ[r][i]表示工厂i第r个位置的订单的基础加工时间；μ[a][i]表示工厂i第a个位置的订单的基础加工时间； Ci表示工厂i中所有订单的交货时间之和； 为决策变量，当与被分配到不同的批次，则否则为0； ti表示工厂i的运输完成时间； 所述数学模型包括： MinF CB[k-1][i]≤SB[k][i]5 其中，公式2为目标函数，Min为最小化函数，F为生产运输总耗时Ci加延期成本Pi之和； 公式3表示延期成本Pi为工厂i中所有订单的惩罚成本之和；α表示延期惩罚参数，max为最大化函数，d[r][i]表示工厂i第r个位置的订单的交货期； 约束4表示工厂中任一批次中的订单数量必须不大于批次容量；k表示该生产批次在工厂上的位置，表示工厂i的第k个批次包含的订单数，c表示工厂一个批次的容量； 约束5表示每一个工厂任一时刻只能加工一个批次的订单；B[k][i]表示工厂i的第k个批次，SB[k][i]表示工厂i的第k个批次的加工开始时间，CB[k][i]表示工厂i的第k个批次的加工完成时间； 约束6表示每一个工厂任一时刻只能加工一个订单；表示工厂i第r-1个位置的订单的加工完成时间； 约束7表示一个订单只能在存在于一个工厂的一个位置上进行生产；x[j][i][r]为决策变量，当订单j分配到工厂i的第r个位置时，x[j][i][r]＝1，否则为0； 所述采用VNS-H算法求解所述数学模型，获取最优的生产运输协同调度方案；包括： S41、初始化算法的输入参数，包括订单数量，每个订单的交货期，每个订单的基础生产时间、生产与批次设置时间的恶化率、拖期生产的惩罚率、第三方物流方案的运输时间和运输成本，并采用整数编码方式对所有的订单的工厂分配进行编码；其中所述整数编码方式是指： 解向量1表示为Vs＝v1，v2，v3，...，vN，v1，v2，v3，...，vN为1至m中的任一整数，vi的值表示第i个订单分配到的对应工厂；解向量2表示为V2s＝v1，v2，v，...，v，v，v，v，...，v为1至e中不同种类的第三方物流运输方案； S42、基于启发式算法得出每个工厂的工件加工次序、组批方式和适应度值，得到与V对应的初始解V，并获得与V2s对应的初始运输方式V；其中适应度函数为所述数学模型的目标函数； S43、设定VNS算法的执行参数，其中VNS算法部分包括初始解V，最大迭代次数Imax，最小邻域结构索引值omin，当前邻域结构索引值o，最大邻域结构索引值omax；局部搜索算法部分包括最大迭代次数itmax，当前迭代次数it＝1；全局最优解Vbest＝V；最优运输方式V2best＝V2s S44、设置o＝omin S45、选择随机邻域结构抖动V1得到V1′； S46、执行当前V1′的第o个邻域结构，得到V1″，执行V2的首个邻域结构得到V2′； S47、基于所述启发式算法更新生产序列，并根据目标函数求解公式得到V1″的适应度值；若优于当前全局最优解Vbest，则将V1″赋给Vbest，将V2′赋给V2best，并转到S44；否则将o+1赋给o，并判断o是否不大于omax，若成立则转到S45，否则转到S48； S48、将I+1赋值给I，判断I≤Imax是否成立，若成立则执行S44，否则结束算法，并解码全局最优解Vbest及最优运输方式V2best，获取所述最优的生产运输协同调度方案； 所述启发式算法包括调整订单加工顺序的启发式算法1和启发式算法2； 所述启发式算法1是指： S101、对于工厂Mi上的订单集合执行预设的动态规划算法得到批次集合并计算获得每个订单的生产完成时间以及每个批次生成完毕后的总适应度值；令变量其中表示工厂i的批次数； S102、如果z1，则转到S103，否则，转到S107； S103、如果设置r1＝1，并转到S104，否则，设并转到S102； S104、如果满足且则将插入到批次B[z][i]中的后面，并转到S101，否则，转到S105； S105、如果r2s，则设r2＝r2+1，并转到S104，否则，令并转到S106； S106、如果r1r2，则设r1＝r1+1，并转到S104，否则，设z＝z-1，并转到S102； S107、输出工厂Mi的组批结果； 所述启发式算法2是指： S201、对于工厂Mi上的订单集合以及得到的批次集合计算获得每个订单的生产完成时间以及每个批次生成完毕后的总适应度值；令z＝1， S202、将批次B[z][i]上的订单按订单基础加工时间非递减的顺序排列形成订单生产序列，并转到S203； S203、如果zz0，则设z＝z+1，并转到S202；否则，执行S204； S204、输出工厂Mi的工件加工次序。

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