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龙图腾网获悉上海品见智能科技有限公司申请的专利一种基于脉冲传播算法的智能排程多目标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：CN120725403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511232933.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于脉冲传播算法的智能排程多目标优化方法是由杨云丽;刘洁茹;张镭;兰泽康设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲传播算法的智能排程多目标优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脉冲传播算法的智能排程多目标优化方法，涉及制造业排程领域，方法包括以下步骤：排程数据准备阶段，用于针对收池中可排资源进行预决策并生成输入模型的数据；多目标模型建立阶段采用数学建模的方式刻画排产规则和优化目标；脉冲传播算法阶段通过设计基于ε‑约束和脉冲传播算法解决上述多目标模型；本发明的引入极大地减轻了计划员的工作负担；集批决策和具体的排程细节，均可由内嵌的先进模型和智能算法全自动化地完成；这种智能化的决策机制不仅提高了工作效率，还确保了排产计划的准确性和合理性。

本发明授权一种基于脉冲传播算法的智能排程多目标优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲传播算法的智能排程多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S01：排程数据准备阶段，针对收池中可排资源进行预决策并生成输入模型的数据；所述收池是指具备生产制造排产条件的工件集合；所述预决策包括：为工件赋予供料匹配度参数、决策生产集批、对同种规格工件预处理；步骤S01包括以下子步骤： S101、为每一个工件赋予供料匹配度参数，所述匹配度参数反应工件供应的优先级； S102、决策生产集批和与生产集批对应的工件；根据产线的状况确定生产的下一个集批，并筛选出每个集批中能够被排入的工件；根据S101步骤中确定的每件工件的供料匹配度，计算每个集批中工件的供料匹配度之和；选择供料匹配度之和最大的集批作为下一个待排的集批，该集批中的工件即为待排的工件； S103、进行同种规格的工件的预处理；所述同种规格的工件是指规格属性相同的工件；识别出同种规格的工件，对同种规格的工件只保留至多N件，N为可配置参数，将其余工件从待排工件中删除；待后续算法步骤形成一份计划后，将删除的同种规格的工件在保证满足所有约束的条件下插入到可行的位置； S02：多目标模型建立阶段，采用数学建模的方式刻画排产规则和优化目标，所述优化目标包括最大化供料匹配度、最小化入口厚度波动和最小化订货厚度波动；所述排产规则包括规格过渡约束、特定工件前后顺序约束、辊期上限约束； S03：脉冲传播算法阶段，通过设计基于ε-约束和脉冲传播算法解决所述多目标模型；所述ε-约束具体为引入参数ε1和ε2，将最小化入口厚度波动、最小化订货厚度波动转化为约束条件，将最大化供料匹配度转化为最小化供料匹配度负值的单目标模型，再通过脉冲传播算法求解该单目标模型；其中：参数ε1为入口厚度波动上限；参数ε2为订货厚度波动上限； 步骤S03包括： S302：建立基于脉冲传播算法的求解模型Mε； S305：设置脉冲传播算法加速策略； 步骤S302中，建立基于脉冲传播算法的求解模型Mε具体为： 将模型Mε重构为网络流问题；将工件视为网络图中的节点，将工件的衔接关系描述为弧段；建立网络图GN，E，其中N为节点集合，满足N=I，E为弧段集合；任意弧段i，j∈E具备三个关键属性： 衔接所对应的入口厚度波动ri,j； 衔接所对应的订货厚度波动ti,j； 衔接所跨越的距离di,j； 所述di,j值取为-cj，其中cj为工件j的供料匹配度； 步骤S305中，脉冲传播算法加速策略包括定界阶段存储最优路径和插入算法改进最优路径两种策略； 所述定界阶段存储最优路径通过存储最优路径至A中提升搜索效率；对于工件i和j，若工件j既能够排在i前面，又能够排在i后面，则称工件j为工件i的邻近件；在定界阶段，从节点i出发，在给定资源消耗量为条件下，求解ESPPRC时，从搜索路径中排除同时满足以下两个条件的节点： a、属于工件i的邻近件； b、入口宽度属性值大于工件i的入口宽度属性值； 求解得到的最优路径，记为，保存至A中，即；在脉冲过程中，对于路径p到达节点i，且给定资源消耗量为时，判断p和的节点集合是否存在交集，若不存在，则直接将路径p和路径p*进行拼接作为最优路径返回；若存在，终止路径p传播至节点i； 所述插入算法改进最优路径用于对已搜索到的部分路径进行改进，检查是否存在可能的插入点以及是否存在能够进一步降低目标值的节点；在pulse搜索过程中，采用深度优先遍历的方法探索路径；每当遍历至终点时，获得一条部分路径；在现有路径中插入新节点以优化路径。

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