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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于多智能体进化强化学习的加工参数优化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：CN115688563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211218896.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多智能体进化强化学习的加工参数优化方法是由李斌;李伟业;贺松平;毛新勇;刘红奇;彭芳瑜;王照宇;邹奕设计研发完成，并于2022-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体进化强化学习的加工参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于切削参数加工优化相关技术领域，其公开了一种基于多智能体进化强化学习的加工参数优化方法，该方法包括以下步骤：1采集变参数切削工况下的加工振动数据并测量工件表面粗糙度，同时提取振动信号的时域特征和频域特征；2构建加工过程知识图谱，并基于集成图注意力网络建立加工质量估计模型；3将加工参数优化问题形式化的表示为马尔科夫决策过程，并确定状态、动作空间和奖励函数，进而构建多智能体强化学习模型；4确定适应度函数，并结合进化学习方法在与加工质量估计模型交互过程中训练所述多智能体强化学习模型，继而采用所述多智能体强化学习模型实现加工参数优化。本发明提高了预测性能。

本发明授权一种基于多智能体进化强化学习的加工参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体进化强化学习的加工参数优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1采集变参数切削工况下的加工振动数据并测量工件表面粗糙度，同时提取振动信号的时域特征和频域特征； 2构建加工过程知识图谱，并基于集成图注意力网络建立加工质量估计模型；其中，所述加工过程知识图谱包括加工参数、加工振动时间频域特征和表面粗糙度； 3将加工参数优化问题形式化的表示为马尔科夫决策过程，并确定状态、动作空间和奖励函数，进而构建多智能体强化学习模型； 4确定适应度函数，并结合进化学习方法在与加工质量估计模型交互过程中训练所述多智能体强化学习模型，继而采用所述多智能体强化学习模型实现加工参数优化； 加工质量估计模型包括两个模块，对应的表达式为： 式中，为模型第一模块，其功能包括缺失特征补全，θ1为第一模块的网络参数；为模型的第二模块，利用补全后的特征和加工参数估计加工表面粗糙度值，θ2为第二模块的网络参数； 将加工参数优化问题转化为马尔科夫决策问题时，对应的公式为： 式中，Γi表示第i个生产任务的优化目标，受ω1,ω2i影响，ω1,ω2分别为材料去除率MRR和表面粗糙度Ra的权重系数。

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