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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种人员学习效应下的柔性装配作业车间绿色动态多目标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：CN119739131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510240011.5，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种人员学习效应下的柔性装配作业车间绿色动态多目标调度方法是由陈光柱;王如意;廖晓鹃设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人员学习效应下的柔性装配作业车间绿色动态多目标调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人员学习效应下的柔性装配作业车间绿色动态多目标调度方法，涉及车间调度技术领域。本发明根据人员学习效应下的柔性装配作业车间的绿色动态多目标调度要求，建立多目标性双智能体规划模型，结合机器和人员双资源约束下，基于双层深度强化学习框架方法解决该模型的动态多目标调度问题；根据车间仿真环境设计了状态空间和动作空间，并结合即时奖励和回合奖励的奖励函数；智能体与调度环境交互，在调度点获得较优调度规则；通过上述方法，本发明提高制造企业的决策效率，能够自适应地迅速产生较优解，有效减少因延迟时间造成的损失，降低能源的消耗，同时具有一定的泛化性和稳定性。

本发明授权一种人员学习效应下的柔性装配作业车间绿色动态多目标调度方法在权利要求书中公布了：1.一种人员学习效应下的柔性装配作业车间绿色动态多目标调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：根据人员学习效应下的柔性装配作业车间绿色动态多目标调度要求，建立人员学习效应下的柔性装配作业车间绿色动态多目标调度规划模型； S2：使用双智能体结构求解人员学习效应下的柔性装配作业车间绿色动态多目标调度规划模型，构建双层深度强化学习框架协调解决多目标冲突； 高层次DQN智能体作为控制器，在每个重调度点上，以状态特征为输入，每个目标的Q值为输出，将输出的目标概率值作为权重传给低层次DQN智能体； 低层次PPOProximal Policy Optimization智能体作为执行器，以状态特征和高层次DQN智能体的输出目标作为输入，工件‑机器序列对的Q值为输出，选择Q值最高的那个工件‑机器作为当前调度点所选择的动作； S3：构建与问题模型和算法框架相匹配的状态空间和动作空间，提出即时奖励函数和延时奖励函数； 采用经济指标与能耗指标的加权和作为即时奖励，参数用于平衡经济指标和能耗指标，其中参数和是高层DQN传入下层的目标优化概率占比值，但需要保持奖励的正负值由状态指定，而不受权重参数的影响。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都理工大学，其通讯地址为：610059 四川省成都市成华区二仙桥东三路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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