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龍圖騰網獲悉安徽工程大學申請的專利一種求解柔性作業車間調度的改進遺傳算法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116205292B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310081103.4，技術領域涉及：G06N3/126；該發明授權一種求解柔性作業車間調度的改進遺傳算法是由王雷;李東東;凌雪;蔡勁草;程龍;胡孔夫;李偉民設計研發完成，并于2023-01-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種求解柔性作業車間調度的改進遺傳算法在說明書摘要公布了：本發明公開一種求解柔性作業車間調度的改進遺傳算法，包括：S1、算法參數初始化；S2、使用分治貪婪初始化策略生成初代染色體，S3、將隨機數小于cp的個體取出作為交叉算子的父代種群，依次從該種群中取出兩個染色體作為交叉父代chro1與chro2，使用改進POX算子來生成交叉子代child1與child2；S4、將隨機數小于mp的個體取出作為變異算子的父代種群，將變異個體加入子代種群列表childList中；S5、將子代種群childList中的染色體并入總種群列表chroList中；S6、根據錦標賽選擇法選擇出下一代的父代；S7、將temp數據賦值給總種群列表chroList；輸出全局最優解。本發明的有益效果是分治貪婪初始化策略初始化初代個體以保證生成較優的初始解，并提出一種最優匹配交叉方法來改進傳統POX交叉算子，加速算法的收斂速度，提高算法的尋解效率。

本發明授權一種求解柔性作業車間調度的改進遺傳算法在權利要求書中公布了：1.一種求解柔性作業車間調度的改進遺傳算法，包括以下步驟： S1、算法參數初始化，如最大迭代次數T、種群大小population、工件數量Jobm、最大工序數Pcm、機器數量Mcm、交叉概率cp、變異概率mp、總種群列表chroList和子代種群列表childList為空； S2、根據式1～6，使用分治貪婪初始化策略生成初代染色體， FMi,n＝minFMi,k0,FMi,k1...FMi,k*1 FMi,k＝[Oi,0,Oi,1...Oi,k|Mi,0,Mi,1...Mi,k-1,Mi,k].fitness2 Mi,k0,Mi,k1...Mi,k*∈allowed_machine3 式中，F為染色體適應度計算函數，[Oi,0,Oi,1...Oi,k|Mi,0,Mi,1...Mi,k-1]為已知的前置部分染色體，FMi,k將返回基于該部分前置染色體，且采用機器序號形參Mi,k時所對應的適應度，定義如式2所示，allowed_machine為能加工工序Oi,n的合法機器列表； 而當某個體的染色體中機器部分隨機產生，設Mi,0,Mi,1,Mi,2,Mi,3...Mi,N，Mi,N為第i個染色體中機器序列中第N個機器編號，而工序部分采用貪婪算法生成時，其工序序列中第n個工序Oi,n的選定標準為式4； F'Oi,n＝minF'Oi,k0,F'Oi,k1...F'Oi,k*4 F'Oi,k＝[Oi,0,Oi,1...Oi,k-1,Oi,k|Mi,0,Mi,1...Mi,k].fitness5 Oi,k0,Oi,k1...Oi,k*∈allowed_procedure6 式中，F'為染色體適應度計算函數，[Oi,0,Oi,1...Oi,k-1|Mi,0,Mi,1...Mi,k]為已知的前置部分染色體，F'Oi,k將返回基于該部分前置染色體，且采用工序序號形參Oi,k時所對應的適應度，定義如式5所示，allowed_procedure為機器Mi,k能加工的合法工序列表，若是allowed_procedure為空，則需要將當前機器編號隨機替換為其他一個機器編號，并重復選擇工序的步驟； 每條染色體的生成過程包括子步驟S2.1～S2.5： S2.1、生成一個0-1的隨機數，若隨機數小于0.5，則染色體的工序部分隨機生成一個解序列，令i＝1，執行S2.2，否則，隨機生成一個染色體的機器部分的解序列，令i＝1，執行S2.4； S2.2、根據式1～3選擇第i個加工機器的編號； S2.3、是否所有加工機器都已確定？若是，則結束染色體生成程序并返回結果；若否，令i＝i+1，執行S2.2； S2.4、根據式4～6選擇第i個加工工序的編號； S2.5、是否所有加工工序都已確定？若是，則結束染色體生成程序并將結果添加進總種群列表chroList；若否，令i＝i+1，執行S2.4； S3、為每個個體生成一個隨機數，將隨機數小于cp的個體取出，作為交叉算子的父代種群，依次從該種群中取出兩個染色體作為交叉父代chro1與chro2，使用本發明的基于最優匹配交叉方法的改進POX算子來生成交叉子代child1與child2，每一輪交叉過程主要包括子步驟S3.1～S3.6： S3.1、初始化兩個分類用的空列表class1與class2，令i＝1； S3.2、分別計算父代chro1跟chro2中第i個工件的最小完工時間，設t1和t2； S3.3、是否t1≤t2？若是，將工件i添加進class1；否則，將工件i添加進class2； S3.4、是否i＝最大工件數？若否，則i＝i+1，執行S3.2；否則，執行S3.5； S3.5、將chro1中在class1中的工件工序及對應的加工機器完全繼承給子代child1，將chro2中在class2中的工件工序及對應的加工機器完全繼承給子代child2，將chro2中在class2中的工件工序及對應的加工機器按順序繼承給子代child1，將chro1中在class1中的工件工序及對應的加工機器按順序繼承給子代child2； S3.6、將兩個交叉子代child1與child2添加進子代種群列表childLis中； S4、為每個個體生成一個隨機數，將隨機數小于mp的個體取出，作為變異算子的父代種群，依次對每個變異個體執行下述操作： 隨機從工序序列中選擇一個位置A上的工序，再隨機選擇一個位置B，A≠B，若AB，則將A,B]之間的工序序列前移一位；否則，將[B,A之間的工序序列前移一位，之后將原A位置插入到一個位置B上，最后，檢查機器序列的合法性，將不合法的機器編號隨機替換成合法的機器編號，將變異個體加入子代種群列表childList中； S5、將子代種群childList中的染色體并入總種群列表chroList中； S6、根據錦標賽選擇法選擇出下一代的父代，選擇操作重復population次，每次的選擇操作具體為：隨機從總種群列表chroList中隨機選擇出3個染色體個體，將其中適應度即完工時間最小的染色體個體添加進temp列表中，temp初始為空； S7、將temp數據賦值給總種群列表chroList； S8、是否達到最大迭代次數？若否，則令迭代次數自增1，執行S3；否則執行S9； S9、輸出全局最優解，退出程序。

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