昆明理工大學張梓琪獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉昆明理工大學申請的專利基于D3QN網絡的多智能體求解動態柔性作業車間調度的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:CN120146146B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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:202510630588.7,技術領域涉及:G06N3/092;該發明授權基于D3QN網絡的多智能體求解動態柔性作業車間調度的方法是由張梓琪;吳趙猛;許延軒;錢斌;胡蓉;金懷平設計研發完成,并于2025-05-16向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于D3QN網絡的多智能體求解動態柔性作業車間調度的方法在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于D3QN網絡的多智能體求解動態柔性作業車間調度的方法,屬于智能體深度強化學習和生產調度技術領域。本發明能夠實時監測加工工件和機器的動態變化,及時高效的針對不同突發事件,如工件緊急插入,機器損壞等,給出實時調度決策,有效的減少了生產的時間成本以及資源成本。該方法包括:在動態柔性作業車間實際生產過程中,實時獲取動態柔性作業車間中的加工信息,該加工信息包括加工工件信息和加工機器信息;當基于加工信息確定發生重調度事件時,基于動態柔性作業車間調度問題的數學模型針對動態事件發生重調度點處工件和機器的實時狀態生成重調度策略,執行重調度直至生產流程完工。
本發明授權基于D3QN網絡的多智能體求解動態柔性作業車間調度的方法在權利要求書中公布了:1.一種基于D3QN網絡的多智能體求解動態柔性作業車間調度的方法,其特征在于,包括: 在動態柔性作業車間實際生產過程中,實時獲取動態柔性作業車間中的加工信息,該加工信息包括加工工件信息和加工機器信息; 當基于加工信息確定發生重調度事件時,基于動態柔性作業車間調度問題的數學模型針對動態事件發生重調度點處工件和機器的實時狀態生成重調度策略,執行重調度直至生產流程完工; 在每一個重調度點處,工件智能體和機器智能體根據當前環境中的工件和機器狀態,執行聯合動作;執行聯合動作的方式為:環境給出總獎勵,聯合獎勵智能體根據當前環境和總獎勵為狀態,將總獎勵分別映射到工件智能體和機器智能體,工件智能體和機器智能體兩個智能體根據得到的映射獎勵評估所執行的動作效果; 生成重調度策略,執行重調度的具體操作包括: 1)重調度點工件和機器狀態更新: 基于獲得的加工信息,初始時,重調度點工件和機器狀態更新模塊進行動作狀態信息更新,根據工件當前工序的前驅工序是否加工完畢得到可選工件集;根據工件當前工序的加工機器集和當前機器狀態集得到可選機器集;發生重調度事件時,重調度點工件和機器狀態更新模塊再次進行狀態信息更新,直至所有工件加工完畢; 2)工件代理產生工件調度信息: 重調度點狀態信息更新后,工件代理根據可選工件集分配下一個加工工件,產生工件調度信息,工件代理配置訓練好的工件D3QN評估網絡,工件調度信息包括工件序號和工序序號; 3)機器代理產生機器調度信息: 基于工件調度信息和重調度可選機器集,機器代理安排工件的加工機器,產生機器調度信息,機器代理配置訓練好的機器D3QN評估網絡,以評估工件是否加工完畢,如果完成加工,則輸出最優調度方案; 每當重調度事件發生后,環境狀態空間更新,智能體根據新的狀態提取出狀態特征; 工件智能體的狀態特征包括:t時刻可選用工件下一個未完成操作的平均加工時間;t時刻可選用工件下一個未完成操作的最短加工時間;t時刻每個工件工序的完成率標準差;t時刻每個工件的剩余截止時間緊密度; 機器智能體的狀態特征包括:t時刻已選工件的機器加工時間列表;t時刻每個機器的利用率;t時刻機器的完成率標準差; 聯合獎勵智能體的狀態特征包括:t時刻工件延期變化;t時刻工件完成率標準差變化;t時刻機器利用率標準差變化;t時刻工件延期標準差變化;聯合獎勵;聯合獎勵智能體使用DDQN網絡框架; 時刻狀態特征更新完畢之后,重調度點工件和機器狀態更新模塊進行動作狀態信息更新,工件智能體和機器智能體結合各自獲得的狀態特征以及動作狀態信息,分別選擇不同動作,動作共同執行完畢,環境及時反饋出聯合獎勵; 其中,動態柔性作業車間調度問題的數學模型是根據動態柔性作業車間的初始參數信息構建,包括調度目標和約束條件,其調度目標為:最小化所有工件的總延誤時間,和最小化所有機器利用率方差,其約束條件為:n個工件總共有O個工序,m臺機器,每個工件的工序加工有著固定的順序,每個工序有著固定的加工機器集,包括FJSP的一般性約束條件和動態約束條件; 重調度事件為包括緊急工件插入和機器意外故障在內的動態不確定事件,重調度點為當工件緊急插入、機器出現故障的時間點。
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