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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于D3QN网络的多智能体求解动态柔性作业车间调度的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：CN120146146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510630588.7，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权基于D3QN网络的多智能体求解动态柔性作业车间调度的方法是由张梓琪;吴赵猛;许延轩;钱斌;胡蓉;金怀平设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于D3QN网络的多智能体求解动态柔性作业车间调度的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于D3QN网络的多智能体求解动态柔性作业车间调度的方法，属于智能体深度强化学习和生产调度技术领域。本发明能够实时监测加工工件和机器的动态变化，及时高效的针对不同突发事件，如工件紧急插入，机器损坏等，给出实时调度决策，有效的减少了生产的时间成本以及资源成本。该方法包括：在动态柔性作业车间实际生产过程中，实时获取动态柔性作业车间中的加工信息，该加工信息包括加工工件信息和加工机器信息；当基于加工信息确定发生重调度事件时，基于动态柔性作业车间调度问题的数学模型针对动态事件发生重调度点处工件和机器的实时状态生成重调度策略，执行重调度直至生产流程完工。

本发明授权基于D3QN网络的多智能体求解动态柔性作业车间调度的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于D3QN网络的多智能体求解动态柔性作业车间调度的方法，其特征在于，包括： 在动态柔性作业车间实际生产过程中，实时获取动态柔性作业车间中的加工信息，该加工信息包括加工工件信息和加工机器信息； 当基于加工信息确定发生重调度事件时，基于动态柔性作业车间调度问题的数学模型针对动态事件发生重调度点处工件和机器的实时状态生成重调度策略，执行重调度直至生产流程完工； 在每一个重调度点处，工件智能体和机器智能体根据当前环境中的工件和机器状态，执行联合动作；执行联合动作的方式为：环境给出总奖励，联合奖励智能体根据当前环境和总奖励为状态，将总奖励分别映射到工件智能体和机器智能体，工件智能体和机器智能体两个智能体根据得到的映射奖励评估所执行的动作效果； 生成重调度策略，执行重调度的具体操作包括： 1）重调度点工件和机器状态更新： 基于获得的加工信息，初始时，重调度点工件和机器状态更新模块进行动作状态信息更新，根据工件当前工序的前驱工序是否加工完毕得到可选工件集；根据工件当前工序的加工机器集和当前机器状态集得到可选机器集；发生重调度事件时，重调度点工件和机器状态更新模块再次进行状态信息更新，直至所有工件加工完毕； 2）工件代理产生工件调度信息： 重调度点状态信息更新后，工件代理根据可选工件集分配下一个加工工件，产生工件调度信息，工件代理配置训练好的工件D3QN评估网络，工件调度信息包括工件序号和工序序号； 3）机器代理产生机器调度信息： 基于工件调度信息和重调度可选机器集，机器代理安排工件的加工机器，产生机器调度信息，机器代理配置训练好的机器D3QN评估网络，以评估工件是否加工完毕，如果完成加工，则输出最优调度方案； 每当重调度事件发生后，环境状态空间更新，智能体根据新的状态提取出状态特征； 工件智能体的状态特征包括：t时刻可选用工件下一个未完成操作的平均加工时间；t时刻可选用工件下一个未完成操作的最短加工时间；t时刻每个工件工序的完成率标准差；t时刻每个工件的剩余截止时间紧密度； 机器智能体的状态特征包括：t时刻已选工件的机器加工时间列表；t时刻每个机器的利用率；t时刻机器的完成率标准差； 联合奖励智能体的状态特征包括：t时刻工件延期变化；t时刻工件完成率标准差变化；t时刻机器利用率标准差变化；t时刻工件延期标准差变化；联合奖励；联合奖励智能体使用DDQN网络框架； 时刻状态特征更新完毕之后，重调度点工件和机器状态更新模块进行动作状态信息更新，工件智能体和机器智能体结合各自获得的状态特征以及动作状态信息，分别选择不同动作，动作共同执行完毕，环境及时反馈出联合奖励； 其中，动态柔性作业车间调度问题的数学模型是根据动态柔性作业车间的初始参数信息构建，包括调度目标和约束条件，其调度目标为：最小化所有工件的总延误时间，和最小化所有机器利用率方差，其约束条件为：n个工件总共有O个工序，m台机器，每个工件的工序加工有着固定的顺序，每个工序有着固定的加工机器集，包括FJSP的一般性约束条件和动态约束条件； 重调度事件为包括紧急工件插入和机器意外故障在内的动态不确定事件，重调度点为当工件紧急插入、机器出现故障的时间点。

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