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龙图腾网获悉同济大学申请的专利面向飞机脉动装配线的生产调度和工人分配联合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：CN119809259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411946866.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权面向飞机脉动装配线的生产调度和工人分配联合优化方法是由郑雄;王俊凯;闫桂晨;乔非设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向飞机脉动装配线的生产调度和工人分配联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向飞机脉动装配线的生产调度和工人分配联合优化方法，包括以下步骤：获取飞机脉动装配线的装配任务数据和资源数据，资源即工人；构建字典顺序双目标优化整数规划模型，以最小化脉动周期和总资源消耗作为目标函数；求解字典顺序双目标优化整数规划模型，实现资源专享政策下的工人分配和飞机脉动总装线中多模式装配任务的联合优化：估计每个工作站的资源‑工期映射，根据估计映射确定初始资源分配；采用遗传操作搜索调度方案；采用映射更新策略完善映射；经过一个预定的进化周期后，执行资源重分配，以调整和优化资源分配。与现有技术相比，本发明具有调度结果生产效率高、节约了计算开销等优点。

本发明授权面向飞机脉动装配线的生产调度和工人分配联合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向飞机脉动装配线的生产调度和工人分配联合优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1获取飞机脉动装配线的装配任务数据和资源数据，所述资源即工人； 步骤2构建字典顺序双目标优化整数规划模型，以最小化脉动周期和总资源消耗作为目标函数； 所述字典顺序双目标优化整数规划模型的建模假设包括： 每个装配任务对应一个非抢占持续时间； 装配任务开始后，执行模式不能改变； 在装配周期内，资源不能在工作站之间转移； 其中，考虑一个有k个工作站的装配线车间，记为，其中，k为工作站数量，每个工作站处理一组装配任务，用表示，其中，表示工作站要处理的任务数，每个工作站的装配任务是预先确定的，表示装配任务集的第j个任务；任务的调度遵守优先级约束，即每项任务只能在其所有前置任务完成后才能开始；每个装配任务对应多个执行模式，每个模式对应一个特定的工人要求和装配时间，其中，表示装配任务的所有装配模式集，表示装配任务在模式m的装配时间，表示装配任务在模式m的装配工人数量； 所述字典顺序双目标优化整数规划模型的优化目标表示为： minimize 约束条件包括： 其中，C表示脉动周期，表示分配给工作站的资源数量，n表示资源总数，表示任务的开始时间，表示决定任务的装配模式是否是m的0-1变量，表示在时刻时正在装配的任务，表示任务的所有紧前任务，表示整数集； 步骤3求解字典顺序双目标优化整数规划模型，实现资源专享政策下的工人分配和飞机脉动总装线中多模式装配任务的联合优化： 步骤31估计每个工作站的资源-工期映射，根据估计映射确定初始资源分配； 步骤32基于所确定的初始资源分配，采用遗传操作搜索调度方案； 具体为：将每个工作站的装配任务调度问题抽象为多模式资源受限项目调度问题，其中每个工作站都在给定的资源分配方案下运行，各个工作站的调度问题在完成工人资源分配后相互独立，对每个工作站同时执行遗传算法以确定调度方案，其包括以下步骤： 步骤321编码和解码： 每个个体的染色体由两个部分组成：，其中，表示任务列表，遵守优先级约束，表示位置的任务索引，表示任务执行模式列表，遵守资源约束，其中每个元素指定了相应任务所需的工人数量和处理时间，表示工作站要处理的任务数； 步骤322种群初始化和亲本选择： 生成一个大小为N的初始群体，其中，染色体随机初始化：对于任务列表，仅当前面所有任务都已排定后，才会选择任务；对于模式列表，根据可用资源确定任务的可行模式，并随机选择一种模式； 初始群体中的每个个体都是亲本，通过随机分成两个大小相等的集合来产生子代，分别从两个集合中依次抽取一对亲本，不进行放回，产生N2对亲本，每对亲本产生两个子代； 步骤323交叉和变异： 交叉算子以概率应用于任务列表以生成子任务列表，且对应的模式列表以相同的方式进行交叉； 突变算子以的概率被作用在任务列表和模式列表上，其中，任务列表中的突变通过选择一个任务并改变基因的位置，同时调整相应模式基因的位置，模式列表中的突变通过选择一个任务，并用随机选择的可行模式替换其原始模式； 步骤324适应度计算和种群更新： 根据个体适应度对后代的保留和淘汰前需要对个体进行评估： 其中，表示完工时间解，表示将工作站的个体染色体解码成完工时间的函数，表示分配给工作站的资源数量； 后代根据适应度进行分层，保留亲本和子代总计2N个个体中最优秀的0.25N个个体，剩下的1.75N个个体按2:1的比例分成两个子种群，再分别从中选出0.5N和0.25N的个体组成下一个种群，重复步骤323和步骤324进行种群更新； 步骤33基于步骤32所确定的调度方案，采用映射更新策略完善映射； 具体为：对于一组给定的装配任务和资源，当在遗传算法执行过程中获得更好的完工时间解，通过装配进度与资源投资的非递增映射来完善映射： 步骤34经过一个预定的进化周期后，执行资源重分配，以调整和优化资源分配，所述资源重分配包括资源转移策略和资源回收策略，其中，资源转移策略通过重新分配资源过剩工作站的多余资源来增加瓶颈工作站的资源，以优化脉动周期，资源回收策略在完成脉动周期优化后，从每个工作站收回剩余资源，以优化总资源消耗。

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