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龙图腾网恭喜桂林电子科技大学申请的专利一种人机协作生产任务的规划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：CN112862309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202110165288.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种人机协作生产任务的规划方法是由张明;李春泉;尚玉玲;黄红艳;侯杏娜;刘正伟设计研发完成，并于2021-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人机协作生产任务的规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人与机器人的协作技术领域，本发明针对人与机器人协作的混合生产单元的任务规划，提供一种在生产过程中为工人提供短暂休息的人机协作生产任务的规划方法，并通过化学反应优化方法求解面向生产周期最短以及工人疲劳最小的多目标优化，在工人的疲劳程度与生产周期之前求得最优平衡方案。本发明提供的任务规划方法集成工人短暂休息时间，使得在生产过程中，工人都能得到短暂休息，降低工人疲劳，最大程度保证生产线的效率。传统模型不包含短暂休息时间，仅在工人的疲劳在下个生产周期将会超出疲劳约束时，为工人提供休息时间。经过对比，本发明提供的方法考虑了工人的疲劳因素，求解的工作周期更短，因此生产效率更高。

本发明授权一种人机协作生产任务的规划方法在权利要求书中公布了：1.一种人机协作生产任务的规划方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：根据人机协作工作单元的属性，建立针对人机协作工作单元的生产任务规划模型Ph,r，具体如下：Ph,r＝[A,h,r,T],T＝[TH,TR]；1其中，h为人机协作工作单元中工人的数量，r为人机协作工作单元中机器人的数量，A为人机协作需要完成的生产任务，T为完成单个生产任务A的全部工时，TH为工人完成单个生产任务A的工时，TR为机器人完成单个生产任务的工时；该生产任务规划模型设置两个适应度函数，分别为Fit1和Fit2，其中Fit1表示每个生产周期所需的生产时间和休息时间之和；Fit2表示工人完成一个生产班次的最大疲劳值；S2：将生产任务A分解为n个任务序列，即：A＝{S1,S2,…,Sn}；2任务序列需要按照顺序执行，只有前一个任务序列完成后，才能开始下一个任务序列；第i个任务序列Si又可分解为mi个子任务，如下： mi为第i个任务序列Si包含的子任务数量，tki,j为第i个任务序列Si中的第j个子任务，j＝1,2,…,mi；第i个任务序列Si中的子任务没有顺序限制；工人完成任务序列Si中的每个子任务具有相同的疲劳系数和恢复系数；S3：工人Hl完成第i个任务序列Si的工时为工人Hl完成该任务序列中所有子任务所需时间之和，如下式所示： 式中，为工人Hl完成第i个任务序列Si的第j个子任务的工时；机器人Rk完成第i个任务序列Si的工时为机器人Rk完成该任务序列中所有子任务所需时间之和，如下式所示： 式中，为机器人Rk完成第i个任务序列Si的第j个子任务的工时；完成第i个任务序列Si的所需工时为所有工人及机器人所用工时的最大值： S4：适应度函数Fit1由下式求得： 其中，为完成全部任务序列所需的时间，即完成生产任务A所需的时间；B为周期间的时间间隔；适应度函数Fit2由以下方法求得：假设工人Hl分配到的第一个子任务的完成时间为τ1'、疲劳系数为λ1'，则工人完成该子任务后的疲劳值，由下式求得： 式中，为工人的初始疲劳值；当工人的得到充分休息，在每个班次的开始时刻，工人的疲劳值为0，即工人在第一个生产周期的第一个子任务开始时的疲劳为0；对其它生产周期而言，第一个子任务开始时工人的疲劳值为经过短暂休息后的疲劳值，见式10；假设每个生产周期中，工人Hl分配到y个子任务，则完成第y个子任务后工人的疲劳值，由下式求得： 式中，为工人Hl完成第y个子任务后的疲劳值；λy'、τy'分别为第y个子任务对应的疲劳系数与完成所需的工作时间；工人Hl经过休息时间的休息后，剩余的疲劳如下式所示： 式中，μ为工人的恢复系数；工人Hl每个生产周期的休息时间由三部分时间确定，如下式所示： 式中，Tbel为工人Hl完成一个生产周期中最后一个子任务的时刻开始到该生产周期结束的时刻为止的时间；Tbsl为工人Hl从一个生产周期开始的时刻开始到第一个子任务开始的时刻为止的时间；设每个班次完成的生产周期总数为N，由下式表示： 式中，W为每个班次的时长； S5：采用化学反应算法求解两个适应度函数Fit1和Fit2的最小值，即在每个生产周期所需的生产时间和休息时间之和最小的情况下工人完成一个生产班次的疲劳值最小，从而得到最优的生产任务规划方案；所述化学反应算法包括以下步骤：S51：设定化学反应算法的参数，即设定初始的动能损失率LR、缓冲区能量EB、分子动能KE、碰撞概率coll、分解阈值α、合成阈值β、种群数量G、迭代次数I、时间编码的长度b、权重系数ω1；S52：：初始化化学反应算法的种群，包括：初始化种群Pop，对每个分子进行编码，编码包括两部分：子任务编码M和休息时间编码R，二者均为二进制编码；计算种群中每个分子对应的适应度函数Fit1；计算种群中每个分子对应的适应度函数Fit2；计算种群中每个分子对应的势能；S53：判断进行多分子反应还是单分子反应；任取一个随机数，若随机数大于碰撞概率coll或者种群规模小于则随机选择一个分子进行单分子反应，进入步骤S54；否者随机选择两个分子进入多分子反应，进入步骤S57；S54：判断进入单分子无效碰撞反应还是单分子分解反应；若分子的碰撞次数大于分解阈值α，则进行单分子分解反应，进入步骤S55；否则，进行单分子无效碰撞反应，进入步骤S56；S55：进行单分子分解反应，进入步骤S510更新状态；S56：进行单分子无效碰撞反应，进入步骤S510更新状态；S57：判断进入多分子的分子间碰撞反应还是多分子的分子合成反应；若两个分子的动能均大于合成阈值β，则进入多分子的分子合成反应，进入步骤S58；否则进入多分子的分子间碰撞反应，进入步骤S59；S58：进行多分子的分子合成反应，进入步骤S510更新状态；S59：进行多分子的分子间碰撞反应，进入步骤S510更新状态；S510：更新状态，包括更新最佳分子，迭代次数加1；S511：判断是否完成迭代，若迭代次数小于I，则进入步骤S53继续迭代；否则，退出迭代，输出最佳分子；根据最佳分子的子任务编码M和休息时间编码R得到最优的生产任务规划方案。

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