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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(威海)申请的专利基于差分进化算法的多品种小批量车间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：CN114707887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210422817.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于差分进化算法的多品种小批量车间调度方法是由邓立宝;狄原竹;李春磊设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于差分进化算法的多品种小批量车间调度方法在说明书摘要公布了：基于差分进化算法的多品种小批量车间调度方法，属于制造生产车间的调度排产技术领域，本发明为解决多品种小批量车间调度的技术普遍存在适用度低、性能较差的问题。本发明方案：首先建立以最大完工时间最短为目标的数学模型，设计元启发式算法生成初始种群，随后对参与进化的个体的染色体模型进行连续化转换，再经过差分变异、交叉等操作生成子代个体，通过比较目标函数值选择优秀个体，并对进化算法中的参数、外部存档进行更新，最后基于部分优秀个体进行邻域搜索，循环上述步骤直至算法结束，得到最优加工方案。该方法能够改善差分进化算法在求解离散问题上的性能，获得高效稳定的调度方案。

本发明授权基于差分进化算法的多品种小批量车间调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于差分进化算法的多品种小批量车间调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1：对生产订单进行加工批次划分操作，并初始化参数；步骤S2：建立以最大完工时间最短为目标的数学模型，并使用元启发式算法生成初始种群；步骤S3：对参与进化的个体的染色体模型进行连续化转换，模型转换的步骤依次为：染色体模型中工序编码部分连续化转换的步骤；染色体模型中基因按照自然工序排序的步骤；染色体模型中机器编码部分连续化转换的步骤；步骤S4：使用基于多种进化策略和参数自适应更新策略的差分进化算法对步骤S3转换后的模型进行求解，使用该算法求解模型的步骤依次为：差分变异、交叉、选择的步骤；外部存档更新的步骤；参数自适应更新的步骤；部分个体进行邻域搜索的步骤；种群更新的步骤；从精英群体、当前种群、外部存档与当前种群的并集中分别随机选择一个个体，对于当前种群中的每一个个体，依次进行差分变异、交叉和选择步骤，随后更新外部存档和优化算法中的参数，并选择部分个体进行邻域搜索，最后更新当前种群，其中选择个体进行差分变异、交叉、选择的具体实现过程为：步骤S4A-1、从精英群体中随机选择一个个体记作pbest，从当前种群中随机选择一个个体记作r1，从当前种群与外部存档的并集中随机选择一个个体记作r2；步骤S4A-2、分别以Mu_F和0.1为正态分布的数学期望和标准差，生成变异因子F，分别以Mu_CR和0.1为柯西分布的数学期望和标准差，生产交叉因子CR；步骤S4A-3、工序编码部分的差分变异公式为：v_x＝r0_x+F·pbest_x-r0_x+F·r1_x-r2_x，其中，v_x为变异个体的连续化工序编码，pbest_x为pbest个体经过连续化转换的工序编码，r1_x为r1个体经过连续化转换的工序编码，r2_x为r2个体经过连续化转换的工序编码，r0_x为当前个体r0经过连续化转换的工序编码；步骤S4A-4、对于每一道工序，记pbest个体选择的机器为pbest_m，记r1个体选择的机器为r1_m，记r2个体选择的机器为r2_m，并将其对应的机器选择概率矩阵中pbest_m、r1_m、r2_m机器的概率在原基础上分别增加2F、增加F、减小F；步骤S4A-5、对每一道工序的机器选择概率矩阵进行归一化，随后使用轮盘赌的方法，为每一道工序选择加工机器，得到变异个体的机器编码v_m；步骤S4A-6、工序编码部分的交叉公式为：u_x＝CR·v_x+1-CR·r0_x，其中，u_x为子代个体u的连续化工序编码；步骤S4A-7、对于机器编码中的每一个基因，随机生成0～1之间的随机数，随机数小于或等于CR的机器编码基因由v_m提供，其余机器编码的基因由r0_m提供，得到子代个体u的机器编码u_m；步骤S4A-8、计算子代个体u的目标函数值，并将其与当前个体r0的目标函数值比较，若子代个体u优于r0，则将当前个体r0用子代个体u替换，反之，则不作处理；按上述方式完成当前种群中全部个体的差分变异、交叉、选择操作；步骤S5：判断算法的运行时间是否满足步骤S1中初始化参数给出的终止条件，是，则执行步骤S6；否，则返回执行步骤S4；步骤S6：对算法求得的最优调度方案进行解码，转换为直观的甘特图。

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