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龍圖騰網恭喜廣東工業大學申請的專利一種多資源協同的智能車間設備配置優化方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：CN115034143B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202210781190.X，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種多資源協同的智能車間設備配置優化方法是由張惠煜;梁展鵬;陳慶新;毛寧設計研發完成，并于2022-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多資源協同的智能車間設備配置優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種多資源協同的智能車間設備配置優化方法及系統，具體包括：S1、構建模擬實際生產環境的仿真系統；S2、建立用于優化設備配置的數學模型并設置性能指標約束參數條件；S3、使用灰狼優化算法計算數學模型，在灰狼優化算法中利用仿真系統獲取性能指標，根據性能指標更新灰狼優化算法的種群和位置，經過設定次數迭代后，得到迭代完畢的灰狼優化算法；S4、根據迭代完畢的灰狼優化算法的解得到優化后的設備配置。本方法與傳統技術相比，借助灰狼優化算法求解數學模型，利用仿真系統求解適應度值并更新迭代灰狼優化算法，實現了在滿足最大限度的生產周期前提下，以訂單交貨期和最低限度的系統產出率為約束下，最小化車間設備的投資成本。

本發明授權一種多資源協同的智能車間設備配置優化方法在權利要求書中公布了：1.一種多資源協同的智能車間設備配置優化方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、構建模擬實際生產環境的仿真系統；所述仿真系統具體為：根據實際生產環境構建仿真系統，所述仿真系統包括任務池、原料倉庫、加工單元、完成品倉庫及軌道，所述加工單元包括依次連接的前緩沖區、加工中心和后緩沖區，所述軌道為AGV和機械手的運行路徑；所述任務池向AGV和機械手發布任務；所述仿真系統的工作步驟為：AGV將原料從原料倉庫搬運至各個加工單元的前緩沖區，機械手將原料從前緩沖區上料至加工中心，加工中心加工原料，機械手將加工中心加工后的成品下料至后緩沖區，AGV將后緩沖區存放的成品搬運至完成品倉庫；所述仿真系統遵循如下規則：系統中工件的到達服從泊松分布過程，每個工件的到達都是獨立事件，所述到達速率均值為λ；系統在工件到達前判斷原料倉庫是否滿了，若原料倉庫滿了，系統會拒絕工件進入；每個加工單元只有一臺加工設備，只能允許單個工件加工，且加工時服從參數為Rt的負指數分布；加工設備在加工前需要機械手上料或者下料，每次的上下料的時間相互獨立，所述上下料的時間服從參數為Rm的負指數分布；系統加工單元遵循先到先服務的規則，每個加工單元的阻塞均服從后阻塞機制，每個加工單元的前后緩沖區均為有限容量且容量相同；當AGV在原料倉庫裝載工件時,遵循負荷均衡原則決定前往的加工中心；為了保證系統輸出能力，不考慮設備運輸工件時的時間，由加工時長最短的工序決定整體系統輸出能力；S2、建立用于優化仿真系統中設備數量和種類的數學模型并設置性能指標約束參數條件；所述用于優化仿真系統中設備數量和種類的數學模型，其數學表達形式為： 其中，X*,Y*為機械手和AGV的最優向量集，用于使得總成本最低；設置的性能指標約束參數條件為：E{ΓX,Y:ξ}≤ΓmaxE{θX,Y:ξ}≥θminX,Y∈N+其中，E{ΓX,Y:ξ}為平均生產周期，設置條件使得仿真生產周期Γmax小于系統實際平均生產周期，用于保證滿足交貨期限；E{θX,Y:ξ}為平均產出率設置條件使得仿真平均產出率θmin大于系統平均產出率，用于保證系統具有足夠產能；X,Y∈N+表示X向量和Y向量為正整數；S3、使用灰狼優化算法計算數學模型，在灰狼優化算法中利用仿真系統獲取性能指標，根據最優性能指標更新灰狼優化算法的種群和位置，經過設定次數迭代后，得到迭代完畢的灰狼優化算法；S4、迭代完畢的灰狼優化算法求解數學模型得到的解經過解碼后得到優化后的設備配置。

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