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本发明公开了一种使用分层自适应智能算法的多模资源受限项目调度方法，包括以下步骤：获取调度优化所需信息；判断是否存在可行方案；进行预处理；计算任务的层次值；初始化当代种群；改进当代种群计算个体适应度值；选择一组遗传操作对当代种群进行交叉变异操作形成新种群；改进新种群计算个体适应度值，更新遗传操作的适应度值；由当代和新种群形成新的当代种群；直到满足迭代终止条件输出调度优化结果。本发明采用分层、自适应、拓扑排序、插入式串行解码、FBI&D等技术方法，提高了算法的寻优能力和搜索效率，适用于大规模问题求解。

本发明公开了一种基于分层两阶段智能算法的资源受限项目调度优化方法，包括以下步骤：获取调度优化所需信息；计算任务的排序值和层次值；初始化当代种群；采用基于插入模式的串行个体解码计算适应度值；分两阶段进行进化：阶段1采用基于层次的交叉变异操作使算法快速收敛于最优解附近，阶段2采用基于拓扑排序的参数化均匀交叉操作和变异操作并采用FBI&D方法改进种群计算适应度值，进行邻域的拓展搜索以找到最优解；输出调度优化方案；相对于传统的单阶段搜索策略本发明具有更高的搜索效率和寻优能力。

本发明提供一种智能组卷方法，其包括基于用户组卷指令，从数据库中获取多个区域内容；其中数据库中存储有所述区域内容、对应的区域内容标号以及对应的解析内容；获取组卷图片信息，并基于组卷图片信息对区域内容进行归一化操作；对归一化操作后的区域内容进行拼接，生成对应的组卷图片；并基于归一化操作后的区域内容在组卷图片中的位置对对应的区域内容标号进行修正；将归一化操作后的区域内容、修正后的区域内容标号以及解析内容存储到数据库中，作为组卷图片对应的电子化数据。本发明还提供一种智能组卷装置，有效解决了现有的作业内容组合时，使用二次铺码录入的效率低、成本高且不便进行管理的技术问题。