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龙图腾网恭喜武汉理工大学申请的专利基于遗传算法的多目标联合调度方法、装置、设备及介质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：CN115018142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210606983.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于遗传算法的多目标联合调度方法、装置、设备及介质是由杜百岗;赵豪杰;郭钧;彭兆设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法的多目标联合调度方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于遗传算法的多目标联合调度方法、装置、设备及介质，其中方法包括：先获取待调度目标、然后根据调度目标确定约束条件和优化目标模型，再根据待调度目标生成初始种群，根据优化目标模型及约束条件对初始种群进行优化，得到最优解后进而得到联合调度方案。相比于现有技术，本发明采用遗传算法对具有拆卸工序配置、配送任务分配、配送车辆配置和拆卸产线配置这四个目标的联合调度进行优化，并且在遗传优化的过程中结合了产业运作成本和累积库存超时量两个指标，将产业中的拆卸、库存、配送三个结算综合至一起进行研究，使调度结果能够达到最优的经济效益，更具备现实指导意义及实用性。

本发明授权基于遗传算法的多目标联合调度方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的多目标联合调度方法，其特征在于，包括：获取待调度目标，所述待调度目标包括拆卸工序配置、配送任务分配、配送车辆配置和拆卸产线配置；根据所述待调度目标确定约束条件和优化目标模型，所述优化目标模型的优化目标包括产业运作成本和累积库存超时量；根据所述待调度目标和所述约束条件，编码出多个染色体并形成初始种群；根据所述优化目标模型和所述约束条件，通过遗传算法对所述初始种群进行迭代优化，得到最优解；根据所述最优解，确定联合调度方案；所述根据所述待调度目标确定约束条件和优化目标模型，包括：根据所述待调度目标，得到所述约束条件；建立第一目标函数，所述第一目标函数根据所述待调度目标和所述约束条件计算库存成本、运输成本和拆卸成本，得到所述产业运作成本；建立第二目标函数，所述第二目标函数根据所述待调度目标和所述约束条件计算所述累积库存超时量；所述约束条件包括用于代表车辆配送规则的第一约束条件和用于表示车辆配送能力的第二约束条件。

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武汉理工大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122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”。