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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于多目标灰狼优化的家具定制化制造服务系统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：CN118446360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202410554466.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多目标灰狼优化的家具定制化制造服务系统优化方法是由王洪峰;汤晨曦;侯玉双设计研发完成，并于2024-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标灰狼优化的家具定制化制造服务系统优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多目标灰狼优化的家具定制化制造服务系统优化方法，包括获取定制化家具订单；将家具订单分解为各种规格的零件，并将零件划分为标准化零件和非标准化零件；对最大完工时间和总成本进行约束；对基本灰狼优化算法的搜索机制进行改进；基于改进的灰狼优化算法，对最大完工时间和总成本进行优化。本发明采用上述方法，采用灰狼优化算法，以最小化最大完工时间和总成本为优化目标，实现了对混合制造车间的生产调度的调整，提高生产效率和制造过程的灵活性，满足不同客户的要求。

本发明授权基于多目标灰狼优化的家具定制化制造服务系统优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标灰狼优化的家具定制化制造服务系统优化方法，其特征在于：基于家具定制化制造服务系统，定制化制造服务系统包括智能拆单系统和智能调度系统；智能调度系统包括分布式流水车间制造单元和柔性作业车间制造单元； 步骤包括： S1、获取定制化家具订单； S2、将家具订单分解为各种规格的零件，并将零件划分为标准化零件和非标准化零件； S3、对最大完工时间和总成本进行约束； S4、对基本灰狼优化算法的搜索机制进行改进，具体包括： S41、定义自适应选择率，其计算公式为： 式中，和分别表示当前适值估值次数和最大适值估值次数； S42、为种群中的每个解随机生成一个浮点数，当，随机从，和狼中选择一个解，并对两个父代和执行交叉和变异操作生成两个新的解，否则，通过对两个父代和进行交叉和变异的操作构建两个新解，其中随机从狼中选择，的排序值不小于的排序值； S5、基于改进的灰狼优化算法，对最大完工时间和总成本进行优化，具体包括： S51、输入问题参数和算法参数； S52、编码与解码和初始化种群； 编码：设置有四种解码方法表示个体，包括工厂段、零件段、工序段和机器段，由整数字符串表示，其中是工厂索引，表示标准化零件的工厂分配，；表示所有标准化零件的加工顺序，用整数字符串表示为，其中每个数字表示一个标准化的零件索引；和为长度为的整数字符串，分别用和表示，提供了非标准化零件所有工序的加工顺序，给出所有工序的机器分配； 解码：根据标准化零件在各工厂之间的分配及其加工顺序和非标准化零件的各工序的加工顺序以及工序的机器分配进行解码； 初始化种群：随机生成、和段，然后以权重80%随机生成、10%操作最小处理时间规则和10%全局最小处理时间规则的混合方法生成段； S53、基于改进的灰狼优化算法，对、、和段进行交叉和变异； S54、在固定的迭代次数中执行两种知识驱动的局部搜索策略更新解，具体包括； 首先执行第一种局部搜索策略：设定7种知识驱动的局部搜索算子，前四个操作算子应用于分布式流水车间制造单元，后三个操作算子应用于柔性作业车间制造单元，过程为： 局部搜索算子1，在段随机选择两个关键零件进行交换；局部搜索算子2：在段随机选取两个关键零件，然后将其中一个零件插入到另一个零件的前面；局部搜索算子3：随机选择一个关键零件和一个非关键零件，在段交换，同时在段交换它们的工厂分配；局部搜索算子4：随机选择一个关键零件，然后将其移动到非关键工厂；局部搜索算子5）：在段随机选取两个关键工序，然后进行交换；局部搜索算子6：在段中随机选择两个关键工序，然后将其中一个工序插入到另一个工序的前面；局部搜索算子7：随机选择一个关键工序，然后随机改变其机器索引； 其次，对每个更新后的解执行第二种局部搜索策略：随机选择一个关键工序，更改其机器为处理成本最低的机器，比较执行两种局部搜索策略前后解的优势，保存优解更新种群； S55、将新种群和现有种群合并，对所有解进行非支配排序并计算它们的拥挤距离值，根据它们的排序和拥挤距离值，选择最好的前个解作为下一代种群； S56、当满足终止准则，终止准则等于适应度估值次数，输出所获得的非支配解集，否则，转步骤S53，其中，表示标准化零件数量，表示非标准化零件数量。

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