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龙图腾网获悉清华大学申请的专利考虑人因因素的复杂产品装配序列规划问题求解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：CN120069682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411941465.7，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权考虑人因因素的复杂产品装配序列规划问题求解方法是由邱浩雨;李乐飞;荆峥;张伊凡;黄莫淋设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑人因因素的复杂产品装配序列规划问题求解方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种考虑人因因素的复杂产品装配序列规划问题求解方法，其中，方法包括：通过在复杂产品装配序列规划过程中全面引入认知、生理、心理、技能和组织等人因因素，基于遗传编程对装配序列进行优化求解。通过有效决策人因数据采集方式，获取工人的状态数据，结合人因因素的约束调整装配序列，最终实现考虑工人状态的最优装配序列规划，以提升装配过程的效率和可靠性。由此，解决了现有技术依赖于工程师的经验进行人工规划，难以全面考虑人因因素，无法满足现代复杂产品制造要求等问题。

本发明授权考虑人因因素的复杂产品装配序列规划问题求解方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑人因因素的复杂产品装配序列规划问题求解方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于预设的人因因素识别框架，建立目标复杂产品装配领域的人因因素库，并根据预设的层次分析策略构建优先级评估模型，且利用所述优先级评估模型计算所述人因因素库中每种人因因素的综合评分，其中，所述人因因素库包括认知因素、生理因素、心理因素、技能因素和组织因素； 基于预先构建的数据采集方式库，采集所述每种人因因素对应的人因因素数据，且利用所述人因因素数据对所述每种人因因素进行数学建模，以得到所述目标复杂产品装配领域对应的复杂产品装配序列规划模型； 判断所述复杂产品装配序列规划模型的开工面情况，如果所述开工面情况为单一开工面情况，则基于预设的启发式算法，求解在单一开工面情况下的所述复杂产品装配序列规划模型，以得到对应的目标装配序列； 如果所述开工面情况为多开工面情况，则确定所述复杂产品装配序列规划模型在多开工面情况下的装配时间、装配成本、所述每种人因因素和多个约束条件，并根据所述装配时间、所述装配成本、所述每种人因因素和所述多个约束条件构建适应度函数，以通过所述综合评分、所述适应度函数和预设的混合遗传编程算法求解所述多开工面情况下所述复杂产品装配序列规划模型，以得到对应的目标装配序列； 其中，所述利用所述人因因素数据对所述每种人因因素进行数学建模，以得到所述目标复杂产品装配领域对应的复杂产品装配序列规划模型，包括： 量化所述目标复杂产品装配领域的复杂产品装配任务执行过程中工人注意力、工人记忆能力和工人决策能力，以根据量化后的工人注意力、工人记忆能力和工人决策能力构建认知因素数学模型； 获取所述复杂产品装配任务执行过程中工人的工作时长、休息时长和至少一个生理指标，并根据所述工作时长和所述休息时长确定所述工人的疲劳程度，且通过所述至少一个生理指标估算所述工人的体能状态，以根据所述疲劳程度和所述体能状态构建生理因素数学模型； 通过预设的情绪评分量表量化所述复杂产品装配任务执行过程中所述工人的情绪状态，获取所述工人的至少一个生理参数，并利用所述至少一个生理参数和预设的主观报告量化所述工人的压力水平，以基于量化后的情绪状态和压力水平构建心理因素数学模型； 获取所述工人完成相同复杂产品装配任务的平均时间和基准时间，并根据所述平均时间和所述基准时间计算所述工人的技能水平； 获取所述工人参与和所述复杂产品装配任务满足预设相似度要求的装配任务的参与次数，并根据所述技能水平和所述参与次数构建技能因素数学模型； 确定所述工人的训练程度、规则遵守程度和团队协作效率，并根据所述训练程度、所述规则遵守程度和所述团队协作效率构建组织因素数学模型； 所述确定所述复杂产品装配序列规划模型在多开工面情况下的装配时间、装配成本、所述每种人因因素和多个约束条件，并根据所述装配时间、所述装配成本、所述每种人因因素和所述多个约束条件构建适应度函数，以通过所述综合评分、所述适应度函数和预设的混合遗传编程算法求解所述多开工面情况下所述复杂产品装配序列规划模型，以得到对应的目标装配序列，包括： 读取并解析平行装配序列规划的多个约束条件，其中，所述多个约束条件包括装配工艺约束、资源约束、空间约束、最大开工面数量和人因因素约束； 确定每个复杂产品装配任务对应的每种重要人因因素的因素得分和权重系数，并通过所述因素得分和所述权重系数构建人因因素评估函数，以根据所述装配时间、所述装配成本、所述人因因素评估函数和所述多个约束条件构建所述适应度函数，并通过所述适应度函数确定装配序列规划结果的表达形式，且对所述装配序列规划结果进行邻域搜索操作，以得到对应的初始种群； 基于所述混合遗传编程算法，从所述初始种群中筛选出满足预设适应度要求的多个个体，并根据预设的交叉策略将所述多个个体中每个个体与所述每个个体对应的所述初始种群中的父代个体进行交叉操作，以得到多个新的子代个体； 基于预设的变异概率，对所述多个新的子代个体进行变异操作，并对变异操作后的多个新的子代个体进行适应度评估，以得到所述多个新的子代个体中每个新的子代个体对应的适应度函数值，迭代执行筛选、交叉、变异和适应度评估操作，直至满足预设终止条件为止，以得到满足预设适应度值要求的目标装配序列。

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