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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)申請的專利一種基于混合博弈遺傳算法的任務(wù)分配方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120124979B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510578934.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)一種基于混合博弈遺傳算法的任務(wù)分配方法及系統(tǒng)是由謝瑋;杜斌;鄭祥樂;謝行健;王忠旭;馬家辰;陳軍;馬立勇;邵春濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于混合博弈遺傳算法的任務(wù)分配方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于混合博弈遺傳算法的任務(wù)分配方法及系統(tǒng)，屬于智能制造領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算技術(shù)獲取任務(wù)分配數(shù)據(jù)；基于所述任務(wù)分配數(shù)據(jù)構(gòu)建任務(wù)分配?路徑規(guī)劃?能耗管控的協(xié)同優(yōu)化模型；所述協(xié)同優(yōu)化模型包括三維優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和約束體系；所述約束體系包括：設(shè)備健康狀態(tài)約束、AGV動態(tài)運(yùn)動約束、工序銜接時(shí)空約束和多智能體博弈均衡約束；基于混合博弈遺傳算法對所述協(xié)同優(yōu)化模型進(jìn)行求解得到任務(wù)分配最優(yōu)解。本發(fā)明通過多智能體博弈與動態(tài)進(jìn)化算法的深度耦合，突破傳統(tǒng)單目標(biāo)靜態(tài)調(diào)度的決策維度割裂問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于混合博弈遺傳算法的任務(wù)分配方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于混合博弈遺傳算法的任務(wù)分配方法，其特征在于，包括以下步驟： 基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算技術(shù)獲取任務(wù)分配數(shù)據(jù)； 基于所述任務(wù)分配數(shù)據(jù)構(gòu)建任務(wù)分配-路徑規(guī)劃-能耗管控的協(xié)同優(yōu)化模型；所述協(xié)同優(yōu)化模型包括三維優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和約束體系；所述約束體系包括：設(shè)備健康狀態(tài)約束、AGV動態(tài)運(yùn)動約束、工序銜接時(shí)空約束和多智能體博弈均衡約束； 所述三維優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)式為： 式中，表示最大工序完工時(shí)間，表示第m道工序的完工時(shí)間，m表示工序序號，M表 示工序總數(shù)，表示總能耗，N表示設(shè)備總數(shù)，表示第i臺設(shè)備的功率，表示第i臺設(shè)備 的加工時(shí)長，表示AGV總數(shù)，表示第j臺AGV運(yùn)行過程中的能耗，表示第j臺 AGV的空駛距離，表示第j臺AGV的總行駛距離，表示AGV空駛率； 所述設(shè)備健康狀態(tài)約束的表達(dá)式為： 所述AGV動態(tài)運(yùn)動約束的表達(dá)式為： 式中，表示第i個設(shè)備的健康指數(shù)，表示路徑節(jié)點(diǎn)沖突檢測函數(shù)，表示指示 函數(shù)，充電狀態(tài)時(shí)取1，表示第i個設(shè)備在t時(shí)刻的健康指數(shù)，表示第j臺AGV在t 時(shí)刻加速度的絕對值，表示AGV充電中和運(yùn)行中的狀態(tài)，表示第j臺AGV在t時(shí)刻 的荷電狀態(tài)，k表示第k個任務(wù)，表示第j臺AGV執(zhí)行第k個任務(wù)時(shí)，在t時(shí)刻的路徑節(jié) 點(diǎn)，表示第l臺AGV執(zhí)行第m個任務(wù)時(shí)，在t時(shí)刻的路徑節(jié)點(diǎn)，表示區(qū)別于的AGV編號， 表示時(shí)刻，表示AGV編號，表示第j臺AGV在t時(shí)刻的狀態(tài)，表示充電樁總數(shù)， N表示設(shè)備總數(shù)； 所述工序銜接時(shí)空約束的表達(dá)式為： 所述多智能體博弈均衡約束的表達(dá)式為： 式中，表示任務(wù)k的開始時(shí)間，表示前驅(qū)物料p的到達(dá)時(shí)間，p屬于 任務(wù)k的前驅(qū)物料集合，表示任務(wù)k的前驅(qū)物料集合，表示當(dāng)前涉及的物料總數(shù)，表示指示函數(shù)，若物料x在t時(shí)刻所處儲位為c，則取值為1，否則為0，表 示物料x的體積，表示儲位c的最大容量，表示第m道工序在設(shè)備端的結(jié)束 時(shí)間，表示AGV到達(dá)第m道工序的時(shí)間，表示當(dāng)前工序標(biāo)準(zhǔn)加工時(shí)長，表示設(shè)備智能體的Shapley值，表示AGV智能體的Shapley值，表示 EnergyAgent的Shapley值，表示t時(shí)刻三方智能體的收益矩陣，表示混合策略空 間，表示智能體y的效用函數(shù)，表示t時(shí)刻與t-1時(shí)刻收益矩陣的 Frobenius范數(shù)，表示混合策略納什均衡點(diǎn)，表示智能體y在其他智能體 采取均衡策略、自身采取策略時(shí)的效用函數(shù)值； 基于混合博弈遺傳算法對所述協(xié)同優(yōu)化模型進(jìn)行求解得到任務(wù)分配最優(yōu)解； 基于混合博弈遺傳算法對所述協(xié)同優(yōu)化模型進(jìn)行求解的過程包括： 將染色體分為設(shè)備選擇基因段、路徑規(guī)劃基因段、能耗基因段和博弈策略基因段得到四段式動態(tài)編碼結(jié)構(gòu)； 構(gòu)建多智能體博弈模型，基于所述多智能體博弈模型更新收益矩陣和Shapley值動態(tài)調(diào)整所述四段式動態(tài)編碼結(jié)構(gòu)對應(yīng)的種群向帕累托前沿移動； 通過自適應(yīng)交叉變異機(jī)制調(diào)整種群向帕累托前沿移動過程中的交叉算子和動態(tài)變異算子得到任務(wù)分配最優(yōu)解； 所述Shapley值的計(jì)算表達(dá)式為： 式中，表示當(dāng)前計(jì)算Shapley值的智能體，表示智能體a對應(yīng)的Shapley值，表 示{MA,AGV,EA}三方智能體集合，表示的任意子集，表示智 能體a對聯(lián)盟S的邊際貢獻(xiàn)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)，其通訊地址為：264209 山東省威海市文化西路2號哈爾濱工業(yè)大學(xué)(威海)研究院2#503；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。