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龙图腾网获悉长沙矿冶研究院有限责任公司申请的专利一种基于深度搜索的退役电池动态拆解路径决策方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119849331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510322445.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度搜索的退役电池动态拆解路径决策方法是由卓晓军;黄勇;夏星;刘洋;肖盛旺设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度搜索的退役电池动态拆解路径决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及动力电池拆解和回收技术领域，公开了一种基于深度搜索的退役电池动态拆解路径决策方法。基于电池拆解工艺步骤构建拆解路径，并根据拆解路径构建图矩阵编码；获取机器状态，将机器状态和图矩阵编码输入已构建好的强化学习模型获取拆解权重；根据拆解权重结合深度搜索获取第一优化拆解路径，并按照第一优化拆解路径进行拆解，并获取电池信息，根据电池包信息再次结合强化学习模型和深度搜索获取第二优化拆解路径，按照第二优化拆解路径分配机器完成退役电池的拆解，解决了现有的拆解路径无法实时调整的问题。

本发明授权一种基于深度搜索的退役电池动态拆解路径决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度搜索的退役电池动态拆解路径决策方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：基于电池拆解工艺步骤构建拆解路径，并根据拆解路径构建图矩阵编码； 所述基于电池拆解工艺步骤构建拆解路径包括：根据电池拆解工艺步骤结合第一预定规则构建拆解路径； 所述第一预定规则包括：对电池拆解工艺步骤的主要工序和关键节点进行编号，需要同时满足多工序条件路径的节点设置为AND节点，将电池性能检测后是否进行拆解的路径节点设置为OR节点； 步骤2：获取机器状态，将机器状态和图矩阵编码输入已构建好的强化学习模型获取拆解权重； 步骤3：根据所述拆解权重结合深度搜索获取第一优化拆解路径，并按照第一优化拆解路径进行拆解； 步骤4：根据获取的退役电池的电池包信息再次输入所述强化学习模型获取拆解权重后，再结合深度搜索获取第二优化拆解路径，按照第二优化拆解路径分配机器完成退役电池的拆解； 所述第一优化拆解路径、第二优化拆解路径均通过以下方式确定：根据拆解权重结合深度搜索在预定约束下遍历拆解路径计算统计值，基于统计值结合电池包检测信息确定第一优化拆解路径和第二优化拆解路径； 所述统计值通过如下公式计算： ； 其中，表示遍历到节点时，第条支路中第个节点的统计值，表示从该节点触发所有可能的出度总和，表示第条支路中第个节点的入度，表示第条支路中第个节点的出度，表示第条支路中第个节点的入度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长沙矿冶研究院有限责任公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓区麓山南路966号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。