买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉大连工业大学申请的专利一种基于改进遗传算法的冲突消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：CN117196020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311276831.7，技术领域涉及：G06N3/126；该发明授权一种基于改进遗传算法的冲突消解方法是由马沁怡;薛鹏;宋士琳;赵永明;赵柱;公婷设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进遗传算法的冲突消解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进遗传算法的资源冲突消解方法,其特征在于,包括以下步骤：步骤一.构建基于时间成本TT的数学模型；步骤二.建立基于资源使用效率BR的数学模型；步骤三.构建云制造资源冲突消解的目标评价函数P；步骤四.根据云制造资源冲突消解的目标评价函数P搭建的供需双方数量以及任务情况要素，配置约束条件；步骤五.对云制造资源冲突消解的目标函数进行求解，得到资源匹配的优化结果。本发明与现有技术相比：云制造资源分配优化的实效性和实用性好，资源利用率高，优化过程快、资源分配合理，制造资源的分配效率高，区域分配更加均衡。

本发明授权一种基于改进遗传算法的冲突消解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进遗传算法的资源冲突消解方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤101：根据资源提供者和资源需求双方的数量，以及制造服务的时间类别：制造时间和运输时间，构建基于时间成本TT的数学模型： 式中：cus表示资源需求者数量，cus的数量范围是：1-n； sup表示资源提供者数量，sup的数量范围是：1-l； tas表示子任务个数，tas的数量范围是：1-m； s表示时间类别，s有2类：制造时间和运输时间； TT表示用最少的制造时间来完成制造任务； matsup，cus，tas表示资源提供者sup对资源需求者cus子任务tas的匹配； tsup,cus,tas,s表示资源提供者sup对资源需求者cus子任务tas的第s类时间类别的时间； tsup,cus,tas,1＝mtsup,cus,tas；因此mt表示为sup对cus子任务tas的制造时间； tsup,cus,tas,2＝ttsup,cus,tas；因此tt表示为sup对cus子任务tas的运输时间； 步骤102：基于参与冲突消解的任务以及子任务的分解情况以及资源提供者制造能力的差异性，建立基于资源使用效率BR的数学模型: 其中，brsup表示资源提供者sup的效益转化率； numsup,cus表示资源提供者sup对资源需求者cus的选择任务数； BR表示资源使用效率目标函数，通过合理的子任务分配来提高资源使用效率，以最大化利用可用资源； 步骤103：根据步骤101建立的基于时间成本TT的数学模型、步骤102建立的基于资源使用效率BR的数学模型，构建云制造资源冲突消解的目标评价函数P, 其中，TMcus表示资源提供者cus的各任务的最大时间； 权重系数ω1、ω2分别为时间函数和效益函数的权值，且ω1+ω2＝1； 步骤104：根据云制造资源冲突消解的目标评价函数P搭建的供需双方数量以及任务情况要素，配置约束条件： 所述约束条件为：x和y； x:匹配资源提供者具有唯一性质： 其中，matsup,cus,tas等于1或0，即：若matsup,cus,tas＝1则表示资源提供者sup与资源需求者cus的任务tas相匹配，反之则matsup,cus,tas＝0，因此有步骤102数学模型中局部公式： y：各子任务各项时间之和不超过该任务最大时间： 步骤105：对云制造资源冲突消解的目标函数进行求解，得到资源匹配的优化结果： 确定云制造资源冲突消解的适应度函数fitTT,BR； 将参与冲突消解的各个子任务和资源提供者的云制造服务编码成染色体基因； 随机生成满足冲突消解逻辑和规则约束的初始种群； 采用轮盘赌选择法获得下一代种群；对初始种群的个体进行交叉操作、变异操作得到当前种群适应度函数fitTT,BR的最优解； 重复对初始种群的个体并进行交叉操作、变异操作，获得下一代种群直到达到最大迭代次数； 对每一代种群的适应度函数fitTT，BR的最优解进行比较，找到种群中适应度函数fitTT，BR最大的染色体，从而得到云制造资源冲突消解的最优解。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连工业大学，其通讯地址为：116034 辽宁省大连市甘井子区轻工苑1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。