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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于深度Q网络的多目标动态分布式柔性作业车间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：CN119886725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510079711.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于深度Q网络的多目标动态分布式柔性作业车间调度方法是由张梓琪;方明黄;钱斌;胡蓉;杨彪设计研发完成，并于2025-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度Q网络的多目标动态分布式柔性作业车间调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度Q网络的多目标动态分布式柔性作业车间调度方法，属于动态车间调度技术领域。该调度方法包括：S1、根据多目标的动态分布式柔性作业车间的调度要求，建立多目标的动态分布式柔性作业车间的数学模型；S2、分别构建分布代理和调度代理的状态空间，并为两个代理设计对应的调度规则和奖励函数；S3、使用多代理协同算法，求解多目标的动态分布式柔性作业车间的问题；S4、分别构建分布代理和调度代理对应的分布代理结构和调度代理结构；S5、制定基于拖期的调速节能策略；调速节能策略是通过调节每个工件在相应机器上的加工速度来调节对应的加工时间，从而调节整体的能源消耗。

本发明授权基于深度Q网络的多目标动态分布式柔性作业车间调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度Q网络的多目标动态分布式柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括： S1、根据多目标的动态分布式柔性作业车间的调度要求，建立多目标的动态分布式柔性作业车间的数学模型； 多目标的动态分布式柔性作业车间的数学模型由三个目标函数和约束条件组成，三个目标函数分布为工件总延迟时间函数、总能源消耗函数和工件的最大完工时间函数； S2、分别构建分布代理和调度代理的状态空间，并为两个代理设计对应的调度规则和奖励函数； 分布代理和调度代理的状态空间不一致，分布代理的状态空间综合反映了重调度点或决策点的分配状态和各工厂的生产状态，调度代理的状态空间反映了重调度的生产状态；为两个代理设计对应的调度规则包括：为分布代理设置的8个工件选择规则，和，为调度代理设置的5个工件选择规则和3个机器选择规则；为两个代理设计对应的奖励函数分别为分布代理激励函数和调度代理奖励函数； 调度代理奖励函数为： 其中，TWTt为t时刻的总拖期，是操作Oi,j+1的开始时间，是操作Oi,j的完工时间，α,β为超参数；n为工件的总数；i为工件的序号；OPit是工件Ji在t时刻的操作数；j是工件Ji的操作序号； 分布代理奖励函数如下：Rat＝-maxRft-minRft，其中，Rft是调度代理在工厂f的奖励值； 调度代理算法是DDDQ的训练算法，并在该算法中引入了经验回放池机制； 分布代理算法也是DDQN的训练算法，在该算法中，除了分布代理得到状态的方式不同，其余部位均与调度代理算法一致； 分布代理和调度代理的DDQN均由1个输入层、5个隐藏层和1个输出层组成； 分布代理的输入节点有20个，对应20个状态特征；每个隐藏层有200节点；输出层有8个节点，对应8个可选动作； 调度代理的输入节点有15个，对应15个输入节点；每个隐藏层有200节点；输出层有12个节点，对应12个可选动作； S3、使用多代理协同算法，求解多目标的动态分布式柔性作业车间的问题； 多代理协同算法包括调度代理算法和分布代理算法，均是由DDQN组成，DDQN多代理与多目标的动态分布式柔性作业车间调度环境的交互为离散时间的马尔可夫决策过程模型； S4、分别构建分布代理和调度代理对应的分布代理结构和调度代理结构； 分布代理结构和调度代理结构均由DDQN组成，通过未分配工件的环境将两者连接起来； S5、制定基于拖期的调速节能策略；调速节能策略是通过调节每个工件在相应机器上的加工速度来调节对应的加工时间，从而调节整体的能源消耗。

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