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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利考虑员工体力消耗的直线型拆卸线设计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：CN117035383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202310995861.7，技术领域涉及：G06Q10/0633；该发明授权考虑员工体力消耗的直线型拆卸线设计方法是由计丹;张则强;刘思璐;刘俊琦;陈佳樊;郭子涵设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑员工体力消耗的直线型拆卸线设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了考虑员工体力消耗的直线型拆卸线设计方法，属于拆卸线布局技术领域，包括收集拆卸产品及工人信息，建立以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标、体能消耗均衡为优化目的数学模型；求解上述数学模型获取拆卸线布置方案。本发明考虑实际拆卸时工人的差异性，建立了考虑工人体能消耗的多目标拆卸线平衡数学模型。同时，本发明还提供了一种改进蝴蝶优化算法，其引入Pareto解集思想和拥挤距离机制协同优化多个目标，提高了获得更优方案的几率。

本发明授权考虑员工体力消耗的直线型拆卸线设计方法在权利要求书中公布了：1.考虑员工体力消耗的直线型拆卸线设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集拆卸产品及工人信息，建立以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标、体能消耗均衡为优化目的数学模型；S2、求解上述数学模型获取拆卸线布置方案；所述数学模型包括目标函数和约束条件，其中，所述约束条件包括基本约束条件和体能消耗约束条件；所述目标函数包括：F＝min[F1,F2,F3]1 式中，n为工作站编号，n∈{1,2,…,N}，N为工作站数量；Sn为判断函数，若工作站n开启则Sn＝1，否则为Sn＝0；CT为拆卸节拍时间；Tn为工作站n的作业时间；Rn操作工人利用工作站n空闲时间恢复后的体能消耗；所述基本约束条件包括： 式中，ti为拆卸任务i的作业时间；M为任务总数；i,j为任务编号,i,j∈{1,2,…,M}；p为操作工人编号，p∈P，P为操作工人编号合集；xinp为判断函数，若任务i分配到工作站n中的操作工人p则xinp＝1，否则xinp＝0；tip为由操作工人p拆卸任务i的作业时间；xjnp为判断函数，若任务j分配到工作站n中的操作工人p则xjnp＝1，否则xjnp＝0；Pij为判断函数,若任务i为任务j的紧前任务则Pij＝1，否则Pij＝0；所述体能消耗约束条件如下： Kn＝CT-Tn13 式中，Dip为操作工人p执行任务i产生的体能消耗；λnp为工作站n中总的疲劳系数；λip为操作工人p执行任务i的疲劳系数；Dnp为操作工人p执行完工作站n内所有任务产生的体能消耗；Kn为工作站n的空闲时间；μnp为工作站n中总的恢复系数；μip为操作工人p执行任务i的恢复系数；Rnp为操作工人p利用工作站n空闲时间恢复后的体能消耗；Rd为每个工作站的体能消耗上限；onp为判断函数，若操作工人p分到工作站n则onp＝1，否则onp＝0；步骤S2中采用改进蝴蝶优化算法求解所述数学模型，具体包括如下步骤：S21、输入问题基本数据和算法的基本参数，基本参数包括初始蝴蝶种群规模pop_num、转换概率P、算法终止迭代次数Max_gen；S22、生成满足优先关系的pop_num个蝴蝶个体组成初始蝴蝶种群；S23、采用Pareto对初始蝴蝶种群进行筛选，筛选后的个体存入外部档案Q中；S24、依次对初始种群中的每个蝴蝶个体进行变异操作并更新外部档案Q，上一蝴蝶个体变异操作后更新的内部档案R作为下一蝴蝶个体变异时的内部档案R，单个蝴蝶个体进行变异操作并更新内部档案R包括如下步骤；S241、根据一个0,1区间的随机数与既定转换概率的大小关系选择全局搜索或局部搜索操作，其中，全局搜索操作中对当前蝴蝶个体进行交换对操作时交换的任务对为当前蝴蝶个体、外部档案Q中最优蝴蝶个体中相同位置的任务序号，局部搜索操作中对当前蝴蝶个体进行交换对操作时交换的任务对为初始种群中随机选取的两只蝴蝶个体中相同位置的任务序号；将当前蝴蝶个体、全局搜索局部搜索操作后生成的蝴蝶个体组成内部档案R；S242、将S241生成的内部档案R中的每一个蝴蝶个体分别与外部档案Q中的最优蝴蝶个体执行两点交叉操作，将两点交叉操作后生成的蝴蝶个体存入内部档案R；S243、对S242生成的内部档案R中的每一个蝴蝶个体分别进行反向学习操作生成反向蝴蝶个体，并将所有反向蝴蝶个体存入内部档案R；S244、非劣解筛选：采用Pareto对内部档案R和外部档案Q中的蝴蝶个体进行筛选，筛选后的个体更新外部档案Q；S25、更新初始种群：采用外部档案Q中前pop_num个蝴蝶个体更新初始蝴蝶种群，如果外部档案Q中蝴蝶个体数量不足则随机生成蝴蝶个体进行补充使得初始蝴蝶种群中蝴蝶个体数量恒定；S26、重复步骤S24-S25进行迭代计算，直至迭代次数达到既定的终止迭代次数Max_gen；S27、利用拥挤距离对外部档案Q中个体进行筛选，将筛选后的个体作为Pareto输出。

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