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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于分层多智能体深度强化学习的动态分布式柔性车间调度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：CN120181488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510272770.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于分层多智能体深度强化学习的动态分布式柔性车间调度方法是由郭鹏;孟祥恒;史海超;王梓鹏;马治林;古佳鑫设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层多智能体深度强化学习的动态分布式柔性车间调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分层多智能体深度强化学习的动态分布式柔性作业车间调度方法，属于分布式车间调度技术领域。包括：确定待求解的动态分布式柔性车间调度问题的初始状态；当有新工件到达时，构建全局异构图表示新工件和FMU之间的关系；上层智能体利用分层图注意力架构，通过工序级注意力模块、工件级注意力模块、FMU编码提取新工件和FMU的特征，并输入到决策网络得到FMU动作的概率，选择概率最大的FMU；将新工件分配到指定FMU并更新FMU的原始特征以及FMU内的机器、工序特征；构建底层异构图，利用异构图神经网络预测可行的动作选择合适的工序和机器组合。本发明能够高效解决动态工件持续到达、多柔性制造单元协同调度及实时响应的分布式车间调度问题。

本发明授权基于分层多智能体深度强化学习的动态分布式柔性车间调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层多智能体深度强化学习的动态分布式柔性车间调度方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、针对待求解的动态分布式柔性车间调度问题，确定加工系统初始状态，包括所有机器、未分配工序和FMU的特征； S2、当有新工件到达时，根据当前决策时刻的加工系统信息，构建全局异构图表示新工件和各FMU之间的关系；上层智能体根据马尔可夫决策过程观察状态并选择动作，利用分层图注意力架构提取当前时刻加工系统的信息，该架构通过工序级注意力模块、工件级注意力模块和FMU编码提取新工件和FMU的特征，并通过决策网络得到新工件分配到各FMU的概率然后分配新工件至合适的FMU； S3、将新工件分配到指定FMU后，将FMU中未分配的工序和新工件的工序一起进行调度，更新FMU的原始特征以及FMU内的机器、工序特征； S4、为每个FMU分别构建底层异构图表示当前时刻各FMU中机器和工序之间的关系，底层智能体根据马尔可夫决策过程观察状态并选择动作，利用异构图神经网络进行决策，通过预测可行的动作选择合适的工序和机器组合，其中，状态由底层异构图表示，包括该FMU中的工序、机器的特征。

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