武汉理工大学方艺霖获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于支持向量回归和高斯逆模型的动态拆卸线平衡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：CN116109299B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310160222.9，技术领域涉及：G06Q10/30；该发明授权基于支持向量回归和高斯逆模型的动态拆卸线平衡方法是由方艺霖;刘福波设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于支持向量回归和高斯逆模型的动态拆卸线平衡方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于支持向量回归和高斯逆模型的动态拆卸线平衡方法，包括以下步骤：获取拆卸线所有历史环境中的帕累托最优解集合及对应的目标值集合；最优解包括机器人到工作站的分配向量、任务到机器人的分配向量和任务序列向量；目标值包括工作站的周期时间和使用到的机器人数量；使用支持向量回归方式对目标值集合进行模型训练，以预测新环境下的目标值；将帕累托最优解集合和对应的目标值集合作为训练样本，建立基于高斯过程的逆模型；将新环境下的目标值输入至逆模型，得到新环境下的初始种群；对生成的初始种群进行进化计算，输出新环境下的最优解。本发明有效增强动态拆卸线对环境变化的快速反应能力，显著提高解的质量。
本发明授权基于支持向量回归和高斯逆模型的动态拆卸线平衡方法在权利要求书中公布了：1.一种基于支持向量回归和高斯逆模型的动态拆卸线平衡方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取拆卸线所有历史环境中的帕累托最优解集合及对应的目标值集合；所述帕累托最优解集合的单个最优解包括机器人到工作站的分配向量、任务到机器人的分配向量和任务序列向量；所述目标值集合的单个目标值包括工作站的周期时间和使用到的机器人数量； 使用支持向量回归方式对目标值集合进行模型训练，以预测新环境下的目标值； 将帕累托最优解集合和对应的目标值集合作为训练样本，建立基于高斯过程的逆模型； 将新环境下的目标值输入至逆模型，得到新环境下的初始种群；所述初始种群中每个个体包括3个解向量和1个目标向量；所述解向量包括机器人到工作站的分配向量、任务到机器人的分配向量和任务序列向量，所述目标向量由工作站的周期时间和使用到的机器人数量组成； 对生成的初始种群进行进化计算，输出新环境下的最优解。
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