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龙图腾网获悉聊城大学申请的专利求解调整资源约束的柔性作业车间调度的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：CN121599415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610108053.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权求解调整资源约束的柔性作业车间调度的优化方法是由孟磊磊;张玉帅;程伟耀;张彪;武雅杰;李鹏设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本求解调整资源约束的柔性作业车间调度的优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能制造与生产调度中柔性作业车间调度技术领域，具体是一种求解调整资源约束的柔性作业车间调度的优化方法。包括：初始化参数，随机生成初始种群；依次使用交叉算子和变异算子对当前种群进行进化；对当前种群执行混合解码策略；对当前种群中的个体按最大完工时间从小到大进行排序，形成精英种群，通过问题特定局部搜索对精英种群进行更新；判断是否满足进化条件，是则执行基于CP的数学进化，在运行时间达到运行总时间时输出最终解。本发明具有减少资源等待时间、提高机器利用率以及提升整个车间生产的资源利用效率和调度性能的积极效果。

本发明授权求解调整资源约束的柔性作业车间调度的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种求解调整资源约束的柔性作业车间调度的优化方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤1，初始化参数，设置初始种群规模Np、精英种群规模Ne、交叉概率Pc、变异概率Pm和运行总时间； 步骤2，随机生成规模为Np的初始种群；循环初始化个体，初始种群通过循环从0至Np进行迭代，每次迭代创建一个个体；个体由三个向量构成，分别为工序排序向量、机器选择向量和资源选择向量；工序排序向量初始化，工序排序向量长度为总工序数量，遍历每个工件，将每个工件编号按照工件的工序数量重复添加至工序排序向量中，然后对工序排序向量进行随机排列，工件编号在[0,n-1]范围内，n是总工件数量，每个工件编号在工序排序向量中出现的次数与工件包含的工序数量一致；机器选择向量初始化，机器选择向量长度为总工序数量，对于每个工序，按照顺序从工序的可加工机器集中随机选择一台机器添加至机器选择向量中，机器集中的机器编号在[0,M-1]范围内，M是总机器数量，可加工机器集表示能够加工对应工序的机器的集合；资源选择向量初始化，资源选择向量长度为总工序数量，资源选择向量中的调整资源在[0,R-1]范围内随机生成，R是调整资源总数；完成个体初始化后，将生成的Np数量的个体添加到初始种群中； 步骤3，依次使用交叉算子和变异算子对当前种群进行进化； 步骤4，对当前种群执行混合解码策略；将当前种群划分为三个规模相等的子种群，每个子种群规模为Np3，三个子种群分别应用基础解码、数学启发式解码和模仿学习辅助解码，其中， 基础解码的操作过程为，输入个体的工序排序向量、机器选择向量和资源选择向量，输出最大完工时间；遍历工序排序向量中每个工序Oi,j，Oi,j表示工件i的第j个工序，从机器选择向量中获取工序Oi,j的机器k，从资源选择向量中获取工序Oi,j的调整资源w，若k已加工过工序，且当前工序Oi,j所属的工件i与机器k上已完成的前一工序所属的工件不同，则检查w当前是否能够使用，如果能够使用则直接执行调整任务，然后在k上进行加工操作，如果不能够使用则等待w能够使用后执行调整任务，然后在k上进行加工操作，若k还未加工过工序，或当前工序Oi,j所属的工件i与机器k上已完成的前一工序所属的工件相同，则直接在k上进行加工操作，记录工序Oi,j的开始时间与结束时间；根据所有工件中最后一个工序的结束时间，选出最大的结束时间作为个体的最大完工时间； 数学启发式解码的操作过程为，对输入的个体执行基础解码，生成一个初始调度方案，初始调度方案包括工序时间向量和调整时间向量，获取到每个工序的开始时间及工序对应调整任务的开始时间，遍历工序排序向量中每个工序Oi,j，从初始调度方案中，把工序Oi,j的开始时间记录到工序时间向量中，把工序Oi,j对应的调整任务的开始时间记录到调整时间向量；创建一个约束规划求解器的初始解对象，将基础解码得到的调度方案作为约束规划模型的初始解，调用数学求解器后得到优化后的最大完工时间； 模仿学习辅助解码的操作过程为，输入个体的工序排序向量、机器选择向量、资源选择向量、状态向量和模仿学习智能体，输出最大完工时间，状态向量用于记录工序Oi,j所属的工件i和工序Oi,j的机器k，状态向量的向量长度为2N，N为总工序数量，模仿学习智能体能够根据输入的状态向量选择出使个体的最大完工时间最小的调整资源w；遍历工序排序向量中每个工序Oi,j，从机器选择向量中获取工序Oi,j的机器k，把工序Oi,j所属的工件i和工序Oi,j的机器k记录到状态向量中，模仿学习智能体根据状态向量选择调整资源w，若k已加工过工序，且当前工序Oi,j所属的工件i与机器k上已完成的前一工序所属的工件不同，则检查w当前是否能够使用，如果能够使用则直接执行调整任务，然后在k上进行加工操作，如果不能够使用则等待w能够使用后执行调整任务，然后在k上进行加工操作，若k还未加工过工序，或当前工序Oi,j所属的工件i与机器k上已完成的前一工序所属的工件相同，则直接在k上进行加工操作，记录工序Oi,j的开始时间与结束时间，选出最大的结束时间作为个体的最大完工时间； 步骤5，对当前种群中的个体按最大完工时间从小到大进行排序，形成一个规模为Ne的精英种群，通过问题特定局部搜索对精英种群进行更新； 步骤6，判断是否满足进化条件，是则构造一个CP模型，将更新后的精英种群中的个体作为CP模型中的初始解，利用CP模型的全局搜索能力执行基于CP的数学进化，在运行时间达到运行总时间时，将进化后的精英种群中最大完工时间最小的个体作为最终解并输出，反之返回步骤3。

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