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龙图腾网获悉南京邮电大学;江苏拓邮信息智能技术研究院有限公司申请的专利基于元启发式算法的柔性车间调度优化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：CN121684562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610205164.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于元启发式算法的柔性车间调度优化方法是由亓晋;杜超;徐飞易;孙雁飞;董振江;林军设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元启发式算法的柔性车间调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于元启发式算法的柔性车间调度优化方法，通过获取柔性车间调度的数据集；引入非线性扰动和伴随种群的动态调整机制，采用基于三角函数变异的差分进化算法，对柔性车间调度的数据集进行处理初步形成调度方案；将形成的调度方案采用自适应爬山算法，结合多次扰动机制和扰动强度调整策略，优化当前最优解，进行再次处理形成最优调度方案；以可视化呈现出实现最大完工时间的最优调度方案；该种基于元启发式算法的柔性车间调度优化方法，能够提高跳出局部最优的能力，能够显著减少最大完工时间，能够提升柔性车间调度问题的求解效率。

本发明授权基于元启发式算法的柔性车间调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元启发式算法的柔性车间调度优化方法，其特征在于：包括以下步骤， S1、获取柔性车间调度的数据集； S2、引入非线性扰动和伴随种群的动态调整机制，采用基于三角函数变异的差分进化算法，对柔性车间调度的数据集进行处理初步形成调度方案； S21、种群初始化：生成初始解集包括主种群和伴随种群，其中，主种群通过最短加工时间规则生成，伴随种群采用将柔性车间调度的数据集作为解空间等分为多个区域，并对每个区域内进行随机生成、拼接操作、行级随机置换后得到的临时向量构成的伴随种群； S22、自适应调整参数并更新主种群：考虑变异因子F和交叉概率CR，采用三角函数非线性扰动机制，并通过变异因子F利用三角函数的周期性和非线性性特性来控制三角函数的扰动幅度，对第g代主种群的每个个体即目标向量进行变异操作、交叉操作生成试验向量，与伴随种群当前代的解即伴随向量，进行适应度比较，选择目标向量、试验向量和伴随向量中适应度最优的个体更新为第g+1代主种群的目标向量； S221、对第g代主种群的个体进行变异操作，通过正余弦函数来对解进行扰动，通过变异因子F控制三角函数的扰动幅度，生成第g代第i个个体的变异向量； S222、进行交叉操作，通过当前个体和变异向量执行交叉生成交叉操作后生成的候选解即试探个体： ， 其中，为试探个体的第j个维度分量，为变异向量的第j个维度分量，为当前个体的第j个维度分量，rand为随机函数，CR为交叉概率，控制交叉变量的比例；jrand为随机选择的维度索引； S223、对主种群采用贪婪选择策略选择目标向量、试验向量和伴随向量三个向量中适应度最优的个体作为主种群中的下一代个体： ， 其中，表示第g+1代主种群中的第i个个体，表示第g代主种群中第i个当前个体即目标向量，表示第g代第i个变异交叉后的候选个体即试验向量，表示第g代伴随种群中第i个个体即第g代的伴随向量，min表示最小值函数，f表示适应度函数； S23、对伴随种群采用多样性选择策略选择适应度不是最优也不是最差的个体作为第g+1代的伴随向量； S24、通过主种群的成功率sg自适应调整变异因子F和交叉概率CR； S25、迭代步骤S22-步骤S24，直至达到最大迭代次数Tmax时，终止迭代并得到柔性车间调度的调度方案； S3、将形成的调度方案采用自适应爬山算法，结合多次扰动机制和扰动强度调整策略，优化当前最优解，进行再次处理形成最优调度方案； S4、以可视化呈现出实现最大完工时间的最优调度方案。

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南京邮电大学;江苏拓邮信息智能技术研究院有限公司，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66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”。

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