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龍圖騰網獲悉大連理工大學申請的專利一種基于深度強化學習的非相關并行機調度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：CN120450376B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510928766.4，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種基于深度強化學習的非相關并行機調度方法是由于洋;楊竣豪;李曉龍;張哲從設計研發完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度強化學習的非相關并行機調度方法在說明書摘要公布了：本發明屬于工業智能技術領域，是一種基于深度強化學習的非相關并行機調度方法，包括：構建適用于非相關并行機調度的數學模型；采集每個工件在各臺異構機器上的加工時間，并進行歸一化處理；初始化遺傳算法調度種群和深度Q網絡；構建深度強化學習訓練框架；利用平均適應度、最優適應度和最優個體編碼表示狀態向量；利用動作空間控制遺傳算法的操作參數，利用獎勵函數更新深度Q網絡的參數；利用訓練完成的深度強化學習模型，在遺傳算法迭代過程中動態控制算子選擇，獲得最優調度解，實現非相關并行機的調度。本發明通過分析非相關并行機調度問題數據模型為求解制造業生產調度領域類似問題提供深度強化學習算法，提高生產效率。

本發明授權一種基于深度強化學習的非相關并行機調度方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的非相關并行機調度方法，其特征在于，包括： 構建適用于非相關并行機調度的數學模型； 所述非相關并行機調度的數學模型具體包括： 定義調度問題基本集合與符號，設作業集合，異構機器集合，每個作業能夠被分配至任一機器，但作業在不同機器上的加工時間不同，構成非相關性特征；將處理時間矩陣表示為，表示作業在機器上的加工時間； 將調度決策變量定義為： 建立調度優化目標函數，設為作業的完工時間，優化目標函數為最小化所有作業的總完工時間，建立調度約束條件： 每個作業必須分配到且僅分配到一臺機器： 同一臺機器上，任意作業不能重疊加工，若作業、被分配至同一臺機器，則需約束其加工順序，定義變量表示作業的開始加工時間； 完工時間約束，每個作業的完工時間為開始時間與加工時間的和： 其中，變量取值范圍； 采集每個工件在各臺異構機器上的加工時間，并進行歸一化處理； 初始化遺傳算法調度種群和深度Q網絡； 構建深度強化學習訓練框架，定義狀態空間、動作空間和獎勵函數； 利用平均適應度、最優適應度和最優個體編碼表示狀態向量； 利用動作空間控制遺傳算法的操作參數，利用獎勵函數更新深度Q網絡的參數； 利用訓練完成的深度強化學習模型，在遺傳算法迭代過程中動態控制算子選擇，獲得最優調度解，實現非相關并行機的調度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人大連理工大學，其通訊地址為：116024 遼寧省大連市高新園區凌工路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。