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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于帝国竞争算法的分布式制造的调度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：CN119940769B 。

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：202411816978.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于帝国竞争算法的分布式制造的调度方法是由唐红涛;李星;张伟;陈睿皓设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于帝国竞争算法的分布式制造的调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于帝国竞争算法的分布式制造的调度方法，包括以下步骤：建立包括最小化最大完工时间、最小化最大机器负荷和最小化总能耗的目标函数，根据产品的装配工艺设定目标函数的约束条件；设定编码和解码规则，对工序排序和机器选择进行编码，得到工序排序向量OSV和机器选择向量MAV；设定OSV和MAV的混合初始化规则，生成初始解集；计算初始解集中所有初始解的目标函数值，从中选取较优的解作为殖民国家，剩余初始解作为殖民地，采用OX交叉实现殖民国家之间的同化，采用POX交叉实现殖民国家和殖民地之间的同化，生成新的解集；设计OSV和MAV的邻域，对殖民国家进行变量邻域下降搜索，得到最优的生产调度方案。

本发明授权一种基于帝国竞争算法的分布式制造的调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于帝国竞争算法的分布式制造的调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：建立包括最小化最大完工时间、最小化最大机器负荷和最小化总能耗的目标函数，根据产品的装配工艺设定所述目标函数的约束条件； 步骤S2：设定编码和解码规则，对工序排序和机器选择进行编码，得到工序排序向量OSV和机器选择向量MAV，所述工序排序向量中的元素为工件序号，所述机器选择向量中的元素表示工序排序向量中对应位置的工件序号选择的加工机器的索引； 步骤S3：设定OSV和MAV的混合初始化规则，生成OSV和MAV的初始解集； 步骤S4：计算所述初始解集中所有初始解的目标函数值，将所述目标函数值小于设定目标函数阈值的初始解作为殖民国家，剩余初始解作为殖民地，采用OX交叉实现殖民国家之间的同化，采用POX交叉实现殖民国家和殖民地之间的同化，生成新的解集； 步骤S5：基于关键路径和关键机器设计OSV和MAV的邻域，得到多个邻域搜索组合，采用强化学习算法对殖民国家进行变量邻域下降搜索，得到最优的生产调度方案，所述关键路径为从第一道工序开工到最后一道工序完工所花费时间最长的路径，所述关键机器为最大负荷的机器，所述邻域包括： 邻域N1：在OSV中随机选择关键路径上的两个工序，对两个所述工序进行互换；在MAV层中随机选择关键路径上的两个机器，对两个所述机器进行互换； 邻域N2：在OSV中随机选择关键路径上的两个工序，将排序在后的工序插到排序在前的工序之前；在MAV中随机选择关键路径上的两个机器，将排序在后的机器插到排序在前的机器之前； 邻域N3：在关键路径的工序集中随机选择一道工序，将选择的工序分配给可选机器集中耗费时间最少的机器； 邻域N4：在关键路径的工序集中随机选择一道工序，将选择的工序分配给可选机器集中耗费能耗最少的机器； 邻域N5：在关键机器的工序集中随机选择一道工序，将选择的工序分配给关键机器外的随机机器； 所述采用强化学习算法对殖民国家进行变量邻域下降搜索，包括以下步骤： 步骤S51：将Q表中的所有值初始化为0； 步骤S52：计算所有解的平均理想距离MID和反世代距离IGD，根据迭代前后两次的MID和IGD的大小关系设定状态空间S，将第t次迭代时外部环境下的状态记为St； 计算所述平均理想距离MID的表达式为： ； 计算所述反世代距离IGD的表达式为： ； 上式中，为第i个解的第j个目标值；为所有解中第j个目标值的最小值；n为非支配解的数量；为第i个解与最近的全局最优帕累托第一前沿解的欧几里得距离；N为全局最优帕累托第一前沿解的个数； 步骤S53：将邻域N1、N2与邻域N3、N4、N5进行组合，得到6种邻域组合，将所述邻域组合作为动作集合，从所述动作集合中选择动作并执行，更新状态为St+1； 步骤S54：计算当前奖励值R，更新Q表，根据当前迭代下的最优邻域组合进行变邻域下降搜索； 所述计算当前奖励值R的表达式为： ； ； ； 所述更新Q表的表达式为： ； 上式中，为平均理想距离的奖励值；为反世代距离的奖励值；为第t次迭代的MID值；为第t次迭代的IGD值；为学习率；为折现率。

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