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龙图腾网获悉武汉大学;武汉烽火技术服务有限公司申请的专利一种备件调度模型训练方法、备件调度方法及装置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：CN119903881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411959083.7，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权一种备件调度模型训练方法、备件调度方法及装置是由赵明明;江昊;陈琪美;熊书文;左路豪;王儒春;熊云飞;李旺;戴辉设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种备件调度模型训练方法、备件调度方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及通信网络运维技术领域，提供了一种备件调度模型训练方法、备件调度方法及装置，所述备件调度方法包括采集当前备件调度信息，基于当前备件调度信息构建状态信息，其中，备件调度信息包括：库存信息、需求预测信息、设备故障信息和运输资源信息；将构建的状态信息，输入到训练好的备件调度模型，得到执行每个动作对应的所能获得的长期累积奖励的预期值，将最大预期值对应的动作作为备件调度策略。基于构建的备件调度环境模型和数据，对基于BP神经网络与强化学习网络结构进行训练，得到备件调度模型，利用备件调度模型进行备件调度，实现了通信网络备件供应的高效、低成本和智能化管理。

本发明授权一种备件调度模型训练方法、备件调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种备件调度模型训练方法，其特征在于，所述训练方法基于BP神经网络与强化学习网络结构，包括： 基于备件供应时间、备件调度成本和备件风险评估构建多目标优化函数； 进行调度环境建模与数据准备：定义状态空间，将库存信息、需求预测信息、设备故障信息和运输资源信息进行量化、整合与转换，得到状态信息；确定动作空间，将备件供应管理中的动作进行编号，得到动作空间集合，其中，动作包括从特定仓库通过特定运输方式调配特定备件到指定故障地点；构建奖励函数：基于构建的多目标优化函数构建奖励函数；数据采集与预处理，采集备件供应管理中的物流时间、备件风险和调度成本数据，并对数据进行预处理，作为多目标优化函数的输入； 构建经验回放记忆池，存储主BP神经网络与调度环境的交互数据，其中，主BP神经网络基于输入的状态信息与调度环境进行交互时，将每一时间步的状态、动作、奖励及下一个时间步的状态保存为一条经验； 从经验回放记忆池中随机抽取多条经验作为训练样本； 进入训练阶段，利用训练样本，对主BP神经网络和目标BP神经网络进行训练，主BP神经网络负责和调度环境进行交互，得到交互数据； 进入学习阶段，利用主BP神经网络计算出的当前值和目标BP神经网络计算出的目标值计算损失函数，利用损失函数的梯度更新主BP神经网络的参数； 重复上述训练阶段和学习阶段； 每当上述训练阶段和学习阶段完成一定轮次的迭代后，将主BP神经网络的参数同步给目标BP神经网络，继续进行下一个训练阶段和学习阶段直至损失函数收敛到预设的阈值以下，或者损失函数的变化幅度小于设定的微小值； 将训练好的目标BP神经网络作为训练好的备件调度模型。

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