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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种考虑可变资源的火箭贮箱装配工序不相关并行机调度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：CN119273088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411412519.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种考虑可变资源的火箭贮箱装配工序不相关并行机调度方法是由谢乃明;徐惠芬;苏本涛设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑可变资源的火箭贮箱装配工序不相关并行机调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑可变资源的火箭贮箱装配工序不相关并行机调度方法。该方法针对多品种、小批量的火箭贮箱装配任务，综合考虑工人的技能约束、技能熟练度以及工人组合的协作效率对调度优化的影响，构建了以最小化完工时间为目标的不相关并行机调度模型。通过求解调度优化模型，得到最优调度方案，确保任务、工作中心和工人之间的合理匹配，提升工作中心的利用率和工人的协作效率，从而有效缩短装配任务的完工时间。在满足各项约束条件的前提下，将最优调度方案应用于火箭贮箱装配工序，以提高装配效率。

本发明授权一种考虑可变资源的火箭贮箱装配工序不相关并行机调度方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑可变资源的火箭贮箱装配工序不相关并行机调度方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、针对多品种、小批量的火箭贮箱装配任务，进行详细的任务分析，识别每项任务的加工时间及其对工人组合的具体要求；S2、记录每位工人的技能集和熟练度数据；所述技能集为每位工人能够执行的具体任务，所述熟练度数据为每位工人完成这些任务的技能熟练度；S3、综合考虑工人的技能约束、技能熟练度以及工人组合的协作效率对调度优化的影响，构建一个以最小化完工时间为目标的，考虑可变资源的火箭贮箱装配工序不相关并行机调度模型；所述技能约束即为工人能够执行的具体任务；所述调度模型用三字段表示法表示，具体为： 其中，Rm表示机器环境为不相关并行机环境；mi∈aTxCi表示所有任务的最大结束加工时间，用以评价优化目标；为约束条件；上述约束条件中，i、j分别表示任务和工人；fij表示工人j对任务i的熟练系数，sij为参数，用以评价工人j能否胜任任务i；W为工人集合，αij为决策变量，用以评价任务i是否分给了工人j；ri为任务i的工人人数上界；li为任务i的工人人数下界；调度模型的优化目标为： 其中，为调度模型的目标函数，Ci为任务i结束加工时间，T为任务集合，以i为索引表示单个任务；所述优化目标即为最小化所有任务的最大结束加工时间；调度模型的约束条件具体包括：123456789101112131415上述约束条件的式子中，任务集合T＝{1,2,…,nt}，由索引i或i'表示单个任务，工作中心集合M＝{1,2,…,nm}，由索引k表示单个工作中心，工人集合W＝{1,2,…,nw}，由索引j表示单个工人；nt、nm、nw分别为任务、工作中心和工人的数量；约束条件1确保每个操作只在一个工作中心完成，βik为0-1决策变量，如果任务i在工作中心k上完成，那么βik＝1，否则为0；约束条件2确保工人只有在胜任任务的情况下才会被分配到该任务，αij为0-1决策变量，如果任务i分配给工人j完成，那么αij＝1，否则为0；sij为参数，sij＝1表示工人j能胜任任务i，否则为0；约束条件3、4确保分配给任务的工人人数在相应的区间内，其中，ri为任务i的工人人数上界；li为任务i的工人人数下界；约束条件5确保每位工人至少分配到一项任务；约束条件6至8确保每项任务的完成时间合理；其中，ui表示完成任务i的工人数的倒数；fij表示工人j对任务i的熟练系数，其取值区间为0.5至1.5，取值为1表示工人可按照标准时间完成任务，熟练度越高，熟练系数fij取值越低；vi表示完成任务i的工人的平均熟练系数；Si表示任务i的开始加工时间；pik表示任务i在工作中心k的标准加工时间；任务i的实际协作处理时间由工作中心的标准加工时间pik和完成任务的工人组合的平均熟练系数vi共同决定；约束条件9规定同一工作中心完成在前一项任务之前，不能开始下一项任务，以确保工作中心在同一时间只能处理一项任务；其中，Si'表示任务i'的开始加工时间；N表示一个充分大正数；xii'k为0-1决策变量；如果任务i和任务i'相邻且在工作中心k上完成，并且任务i先于任务i'，那么xii'k＝1，否则为0；约束条件10规定同一名工人在完成前一项任务之前，不能开始下一项任务，以确保工人在同一时间只能执行一项任务；其中，yii'k为0-1决策变量，如果任务i和任务i'相邻由工人j相继完成，并且任务i先于任务i'，那么yii'k＝1，否则为0；约束条件11至15确保决策变量在可行范围内；S4、对步骤S3构建的调度模型进行求解，得到最优调度方案，并将所述调度方案应用于火箭贮箱装配工序，提高装配效率；具体为：采用Gurobi求解器对小规模调度进行优化求解，采用混合粒子群优化算法对大规模调度进行优化求解；所述混合粒子群优化算法具体包括以下步骤：P1、初始化参数，并采用三维编码方案初始化种群；P2、计算种群内粒子的适应度；P3、更新个体历史最优位置和全局最优位置；P4、执行遗传算子更新粒子位置；P5、判断是否满足迭代停止条件，如果是则输出最优调度方案，否则返回P2。

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