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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利一種考慮任務(wù)匹配度和人因的人機(jī)協(xié)同裝配任務(wù)分配方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114219359B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111638698.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)一種考慮任務(wù)匹配度和人因的人機(jī)協(xié)同裝配任務(wù)分配方法是由蔡敏;梁人升;李琴設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種考慮任務(wù)匹配度和人因的人機(jī)協(xié)同裝配任務(wù)分配方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種考慮任務(wù)匹配度和人因的人機(jī)協(xié)同裝配任務(wù)分配方法，包括S1.采集工人和機(jī)器人完成每個(gè)任務(wù)所需要的時(shí)間以及工人完成每個(gè)裝配任務(wù)的疲勞系數(shù)信息；S2.建立任務(wù)匹配度的評(píng)價(jià)體系，并采用模糊綜合評(píng)價(jià)法計(jì)算工人與機(jī)器人對(duì)于每個(gè)任務(wù)的任務(wù)匹配度；S3.根據(jù)采集的信息以及計(jì)算得到的任務(wù)匹配度，構(gòu)建同時(shí)考慮任務(wù)匹配度和人因的任務(wù)分配模型；S4.利用帶精英策略的非支配排序遺傳算法求解構(gòu)建的任務(wù)分配模型，輸出最優(yōu)任務(wù)分配方案。采用本發(fā)明的技術(shù)方案，可以在保證裝配效率的前提下，大大提高任務(wù)分配中工人和機(jī)器人與任務(wù)設(shè)計(jì)要求的匹配度，從而大大降低因任務(wù)匹配度過低而造成的裝配錯(cuò)誤率高的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種考慮任務(wù)匹配度和人因的人機(jī)協(xié)同裝配任務(wù)分配方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種考慮任務(wù)匹配度和人因的人機(jī)協(xié)同裝配任務(wù)分配方法，其特征在于，包括：S1.采集工人和機(jī)器人完成每個(gè)任務(wù)所需要的時(shí)間以及工人完成每個(gè)裝配任務(wù)的疲勞系數(shù)信息；S2.建立任務(wù)匹配度的評(píng)價(jià)體系，并采用模糊綜合評(píng)價(jià)法計(jì)算工人與機(jī)器人對(duì)于每個(gè)任務(wù)的任務(wù)匹配度；S3.根據(jù)采集的信息以及計(jì)算得到的任務(wù)匹配度，構(gòu)建同時(shí)考慮任務(wù)匹配度和人因的任務(wù)分配模型；S4.利用帶精英策略的非支配排序遺傳算法求解構(gòu)建的任務(wù)分配模型，輸出最優(yōu)任務(wù)分配方案；步驟S3具體包括：S31.建立模型的假設(shè)條件以及相關(guān)參數(shù)；S32.構(gòu)建考慮任務(wù)匹配度和人因的任務(wù)分配模型的目標(biāo)函數(shù)；S33.根據(jù)參數(shù)對(duì)構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)確定約束條件；步驟S32中構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)，表示為：f1＝MinT 其中，f1表示最小化裝配時(shí)間；f2表示最大化總?cè)蝿?wù)匹配度；T表示給定范圍內(nèi)的時(shí)間點(diǎn)；cjk表示操作者k完成任務(wù)j的任務(wù)匹配度；xjlt表示決策變量；所述步驟S4具體包括：S41.生成初始染色體種群；S42.計(jì)算染色體適應(yīng)度，得到種群組；其中，適應(yīng)度包括單位產(chǎn)品裝配時(shí)間、總?cè)蝿?wù)匹配度；S43.對(duì)所有種群進(jìn)行非支配排序，按Parato等級(jí)選擇一半種群數(shù)的個(gè)體進(jìn)入下一代，并判斷Parato等級(jí)是否相同，若是，則選擇擁擠度更大的個(gè)體；S44.采用兩點(diǎn)交叉的方法進(jìn)行染色體交叉處理；S45.采用單點(diǎn)變異的方式對(duì)染色體進(jìn)行變異；S46.對(duì)進(jìn)行交叉變異后的染色體采用修復(fù)策略檢查是否滿足疲勞度約束，若否，則隨機(jī)將一個(gè)工人完成的任務(wù)分配給機(jī)器人，直到滿足疲勞度約束，生成新的種群；S47.將生成的新種群和步驟S42的種群組成新的種群，重新進(jìn)行非支配排序，按Parato等級(jí)選擇23種群數(shù)的個(gè)體進(jìn)入下一代，判斷parato等級(jí)是否相同，若是，則選擇擁擠度更大的個(gè)體，迭代次數(shù)加1；S48.判斷迭代次數(shù)是否達(dá)到設(shè)定的值，若是，輸出最后的種群；若否，則返回步驟S43；S49.對(duì)決策過程的指標(biāo)量綱進(jìn)行歸一化處理，得到最優(yōu)分配方案。

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