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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种考虑双资源约束的上下料场景调度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：CN115983423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211428724.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种考虑双资源约束的上下料场景调度优化方法是由卢超;刘侨;龚文引设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑双资源约束的上下料场景调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑双资源约束的上下料场景调度优化方法，包括：获取上下料场景中的调度参数；设置考虑工人资源和机器资源的约束条件，以最小化最大完工时间和工人在机器之间的频繁周转疲劳度为优化目标，根据调度参数、约束条件和优化目标构建上下料场景调度问题模型；采用改进的蚁群算法对上下料场景调度问题模型进行求解，输出上下料场景最优或近似最优调度解，并输出甘特图显示。本发明以同时最小化最大完工时间和工人在机器之间的频繁周转疲劳度为优化目标，考虑带准备时间的生产情况，并使用改进的蚁群算法求解，在考虑最小化最大完工时间的情况下，能备选出工人疲劳相对较低的方案，有利于车间生产良好的运转，具有重要的实际应用价值。

本发明授权一种考虑双资源约束的上下料场景调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑双资源约束的上下料场景调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取上下料场景中的调度参数，所述调度参数包括：工人总数、机器总数、工人对每台机器的熟练度系数、工件总数、每个工件包含的固定工序数以及每个工件每道工序在每台可选机器上的加工时间； S2：设置考虑工人资源和机器资源的约束条件，以最小化最大完工时间和最小化工人在机器之间的频繁周转疲劳度为优化目标，根据所述调度参数、约束条件和优化目标构建上下料场景调度问题模型； S3：采用改进的蚁群算法对所述上下料场景调度问题模型进行求解，输出上下料场景最优或近似最优调度解，并输出甘特图显示，具体包括： A1、初始化蚁群的种群规模，并初始化相关参数，包括启发式信息因子和信息素挥发系数； A2、初始化信息素矩阵，为每条工序子路径分配信息素初值； A3、为每只蚂蚁随机初始化位置，并记录在各自的禁忌表信息； A4、对每只蚂蚁迭代计算，根据状态转化策略计算下一个访问结点； A5、更新各自的禁忌表信息； A6、判断禁忌表是否已满，若否，则返回A4；若是，则继续下一步A7； A7、计算当前代的最小最大完工时间，并根据信息素更新策略更新全局信息素； A8、判断当前是否陷入局部最优，若是，则继续执行A9，若否，则转至A10； A9、使用变邻域思想更新局部信息素，继续步骤A10； A10、根据上一代的最优个体，建立机器和工人在加工时的析取图，从析取图中获取关键路径，在关键路径上的工序节点上分配更多的信息素作为奖励，继续步骤A11； A11、判断是否达到终止条件，即达到最大蚁群迭代代数，若否，则跳至A3，若是，则继续A12； A12、程序结束，输出最优调度解或近似最优解及甘特图显示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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