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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利基于VNS-HOA算法的主動力設備維修時機優化方法及系統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：CN115099426B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202210612274.0，技術領域涉及：G06Q10/20；該發明授權基于VNS-HOA算法的主動力設備維修時機優化方法及系統是由錢曉飛;孫鑫泰;鄭銳;劉心報;胡朝明;周謐設計研發完成，并于2022-05-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于VNS-HOA算法的主動力設備維修時機優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供基于VNS?HOA算法的主動力設備維修時機優化方法及系統，涉及船舶主動力設備維修技術領域。本發明首先對發動機每個單元體的維修等級進行判定，然后基于此構建主動力設備維修時機優化模型，并以最小化發動機全壽命周期內的維修總成本最小作為該模型的目標函數，最后利用VNS?HOA算法求解模型獲得全局最優解以實現主動力設備維修時機的優化。本發明的技術方案相比于現有技術，最終求解的優化結果更加精準，且求解效率更高。

本發明授權基于VNS-HOA算法的主動力設備維修時機優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于VNS-HOA算法的主動力設備維修時機優化方法，其特征在于，所述方法包括： S1、基于主動力設備的維修相關參數構建主動力設備維修時機優化模型，并設置鄰域搜索算法和馬群優化算法的基本參數、鄰域動作；所述維修相關參數包括：發動機單元體維修等級參數；所述基本參數包括馬群優化算法的最大迭代次數； S2、生成馬群優化算法中馬匹的初始位置作為初始解； S3、判斷馬群優化算法中當前迭代次數是否達到最大迭代次數，若滿足，執行S6；若不滿足，則執行S4； S4、根據當前馬匹對應的馬匹迭代公式進行迭代，并找到具有最優位置的馬匹，將其適應度值設定為全局最優解； S5、通過預設的所述鄰域動作對所述最優解進行搜索，同時更新全局最優解，并執行S3； S6、算法執行結束，輸出全局最優解和其對應的適應度值； 所述S5、通過預設的所述鄰域動作對所述最優解進行搜索，同時更新全局最優解，并執行S3，包括： S51、將S4中獲得的最優解在該馬匹解的鄰域結構內進行搜索，若找到解的適應度值優于當前全局最優解則更新全局最優解同時隨著迭代次數的增加，自適應地調整鄰域結構； S52、每次迭代更新全局最優解后執行S3，若不滿足停止條件，則繼續執行S4，若滿足停止條件則執行S6； 所述鄰域動作包括： 當達到鄰域搜索算法局部搜索的最大次數時，從第一鄰域動作變為第二鄰域動作； 所述第一鄰域動作為：隨機選擇本次迭代中最優解的某個位置，將這個位置的前后子序列互換； 所述第二鄰域動作為：隨機翻轉本次迭代中最優解的一條任意長度的子序列； 自適應迭代公式： gen為當前迭代的次數，Gen為算法的最大迭代次數，解的局部搜索的最大數目為sum，N表示每一代局部搜索的數目； 獲取所述維修等級參數時，通過以下方法判定發動機單元體的維修等級： 深度維修判定： A、若發動機第j次維修時單元體的使用壽命超過Limk*kmaj，則更換的全部零部件進行深度維修，此時深度維修的判定公式為： 其中，Limk表示單元體k的軟時限；kmaj表示用于界定單元體的維修等級的一個小于1的臨界值；表示第j次維修時單元體k的使用壽命；表示判斷單元體k在第j次維修時是否需要深度維修，表示需要深度維修；表示不需要深度維修； B、若第j次維修時單元體的使用壽命未超過臨界值Limk*kmaj，但是考慮到發動機的目標運行時長，在第j+1次維修時單元體的軟時限使用壽命超過Limk*kmaj_next,則更換全部零部件進行深度維修，此時深度維修的判定公式為： 其中，表示發動機下一周期的目標運行時長；kmaj_next表示； 中度維修判定： 其中，表示第j次維修時單元體k中零部件i的使用壽命；表示單元體k中零部件i的額定壽命；表示判斷單元體k在第j次維修時零部件i是否需要更換，若則需要更換；若則不需要更換； 最小維修判定： 其中，nk表示單元體k有nk個零部件。

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