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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种大规模定制下生产调度与配送协同优化方法及装置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：CN116484997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211726772.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种大规模定制下生产调度与配送协同优化方法及装置是由吴秀丽;崔建杰设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模定制下生产调度与配送协同优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大规模定制下生产调度与配送协同优化方法及装置，涉及生产调度与配送协同优化技术领域。包括：获取待优化的生产数据；将待优化的生产数据输入到构建好的生产调度与配送协同优化模型；采用基于协同和分解的多目标进化算法IMOEACOD，对生产调度与配送协同优化模型进行求解，得到优化后的生产调度与配送方案。本发明能够解决大规模定制环境下中如何协同生产和配送两阶段，制定出合理的生产调度与配送方案，以实现最大完成时刻、配送成本和提前拖期成本的降低。本发明考虑了生产和配送两阶段的相互影响，可以充分利用现有资源，有效地求解大规模定制下的生产调度与配送协同优化问题。

本发明授权一种大规模定制下生产调度与配送协同优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种大规模定制下生产调度与配送协同优化方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取待优化的生产数据；其中，所述生产数据包括订单需求信息、车间加工信息和配送车辆信息； S2、将所述待优化的生产数据输入到构建好的生产调度与配送协同优化模型； S3、采用基于协同和分解的多目标进化算法IMOEACOD，对所述生产调度与配送协同优化模型进行求解，得到优化后的生产调度与配送方案； 所述S2中的生产调度与配送协同优化模型的构建过程包括： S21、设定生产调度与配送协同优化模型的参数；其中，所述参数包括：种群数量PN、迭代次数Iter、交叉概率Pc、变异概率Pm以及邻域更新阈值T； S22、设定目标函数和约束条件，得到生产调度与配送协同优化模型；其中，所述目标函数为最大完成时刻的最小化、配送成本的最小化以及提前或拖期成本的最小化； 所述约束条件包括：任一操作在某一时刻只能分配给一台机器；同一机器完成前一个操作才可开始下一个；零部件任一工序完工时刻取决于开工时刻和加工时间；订单组装完成时刻取决于开始组装时刻和组装时间；同一零部件必须完成前一道工序才可开始下一道工序；订单组装所需的定制件全部完工后才可开始组装；各零部件从0时刻开始加工；每辆车内装载的订单不可超过容量限制；每辆车的出发时刻不得早于车内订单的生产完成时刻；订单送达时刻等于同车内前一订单的送达时刻或车辆出发时刻，加上行驶时间；每辆车从车间出发，执行完任务后返回车间；每个订单有且仅有一辆车负责配送；决策变量取值为0或1；约束变量取值为非负； 所述S3中的采用基于协同和分解的多目标进化算法IMOEACOD，对所述生产调度与配送协同优化模型进行求解，得到优化后的生产调度与配送方案，包括： S31、初始化种群； S32、为初始种群中的每一个个体分配子问题的权重向量； S33、选择种群中的两个父代个体执行交叉操作，生成个体xcross; S34、对所述个体xcross执行变异操作，生成子代个体xchild； S35、对所述子代个体xchild执行协同解码操作，得到生产调度与配送方案； S36、更新个体xchild的邻域； S37、判断是否满足预设迭代次数Iter；若是，输出外部存档即迭代后得到的非支配解集，得到优化后的生产调度与配送方案；否则，转去执行S33。

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