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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于深度强化学习的拆解线平衡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：CN120297153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510748510.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度强化学习的拆解线平衡方法是由许晓伟;侍若虹;石硕设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的拆解线平衡方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于深度强化学习的拆解线平衡方法，包括以下步骤：S1：对拆解产品信息预处理；S2：定义人体疲劳影响因素；S3：定义符号、决策变量和约束关系，建立拆解目标函数；建立疲劳与目标函数之间的关系，建立人体疲劳影响的拆解线平衡问题数学模型；S4：将S3建立好的数学模型转化为马尔可夫决策过程MDP；S5：设计基于Q‑learning算法的DDQN网络模型结构，得到最优目标函数值。本发明将疲劳累积与恢复公式嵌入拆解线优化，并以最小化拆解时间为目标函数建立数学模型，利用结合了transformer的DDQN强化学习算法求解目标函数，实现拆解线平衡优化。

本发明授权一种基于深度强化学习的拆解线平衡方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的拆解线平衡方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：对拆解产品信息预处理，使用约束矩阵来表示产品任务之间的约束关系； S2：定义人体疲劳影响因素； S3：定义符号、决策变量和约束关系，建立拆解目标函数；建立疲劳与目标函数之间的关系，将实际问题转化为数学问题，进而建立人体疲劳影响的拆解线平衡问题数学模型； S4：将S3建立好的数学模型转化为马尔可夫决策过程MDP，设计状态空间、动作空间； 所述S4中，马尔可夫决策过程MDP，包括状态空间S、动作空间A、状态转移概率P、奖励函数R；其中，状态空间S由工作站任务分配序列和合法操作标识两个部分构成，第一部分用于表示目前工作站的任务分配序列，这一部分包含已经分配的任务在工作站上的分配信息，第二部分代表可执行的合法操作，这些合法操作界定了在当前状态下可行的动作范围，这些合法操作受到拆卸优先关系的约束；动作空间A表示将任意任务分配到任意工作站；奖励函数R表示执行每个动作后根据目标函数计算的拆解时间；状态转移概率P表示一个状态转移到另一个状态的概率； S5：设计基于Q-learning算法的DDQN网络模型结构，根据S3中目标函数设置奖励函数计算方式，得到最优目标函数值。

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