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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于超启发式强化学习的分布式装配混合流水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：CN119882630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510016170.7，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于超启发式强化学习的分布式装配混合流水车间调度方法是由张梓琪;吴欣芸;钱斌;胡蓉;杨彪设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超启发式强化学习的分布式装配混合流水车间调度方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于超启发式强化学习的分布式装配混合流水车间调度方法，属于混合流水车间调度技术领域。该方法包括：EE‑DAHFSP‑PM的MILP模型构建：根据多目标的节能的带有机器维护的分布式装配混合流水车间调度要求，建立多目标的节能的带有机器维护的分布式装配混合流水车间的规划模型，即EE‑DAHFSP‑PM的MILP模型；EE‑DAHFSP‑PM的MILP模型的优化目标为最小化工厂的最大完工时间，和，最小化所有工厂的总碳排放量；EE‑DAHFSP‑PM的MILP模型求解：基于Q学习的超启发式进化算法QLHHEA，采用Q学习作为HLS来管理和操纵LLH在启发式搜索空间上寻找最优LLH序列，将寻找到的最优LLH序列作用在解空间上来搜寻最优pareto解集，得到调度方案。

本发明授权基于超启发式强化学习的分布式装配混合流水车间调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超启发式强化学习的分布式装配混合流水车间调度方法，其特征在于，包括： S1、EE-DAHFSP-PM的MILP模型构建：根据多目标的节能的带有机器维护的分布式装配混合流水车间调度要求，建立多目标的节能的带有机器维护的分布式装配混合流水车间的规划模型，即EE-DAHFSP-PM的MILP模型； EE-DAHFSP-PM的MILP模型的优化目标为最小化工厂的最大完工时间，和，最小化所有工厂的总碳排放量； S2、EE-DAHFSP-PM的MILP模型求解： 基于Q学习的超启发式进化算法QLHHEA，采用Q学习作为HLS来管理和操纵LLH在启发式搜索空间上寻找最优LLH序列，将寻找到的最优LLH序列作用在解空间上来搜寻最优pareto解集，得到调度方案； 在S2中，EE-DAHFSP-PM的MILP模型求解的具体步骤包括： S2.1、设计EE-DAHFSP-PM的编解码方案； S2.2、构建低级启发式LLHs池，LLHs池分为产品和工序两部分，分别对产品序列和工件序列进行邻域搜索； S2.3、初始化Q学习的超启发式进化算法的参数，其参数具体包括种群规模、学习率、折扣率、精英高级个体比率、最初贪婪率、最终贪婪率； S2.4、初始化种群，通过适应度函数对种群个体进行筛选，获取种群中的非支配解集； S2.5、破坏-重构：对种群中的非支配解集进行破坏-重构操作，即在中随机选择个产品，对每个产品的工件进行完全破坏-重构；对破坏重构后的种群与求并集，再次进行非支配解搜索，获得新的非支配解集； S2.6、节能策略：对非支配解集进行节能操作； S2.7、根据表生成高层个体，每个高层个体由低级启发式序列构成； S2.8、将每个高层个体作用在上，计算每个高层个体的贡献率，并选择出精英高层个体 S2.9、将精英高层个体作用在上，更新Q表和非支配解集 S2.10、判断是否满足终止条件，迭代次数=50，若满足，则输出非支配解集；否则，跳转至S2.7； 在S2.7中，根据表生成高层个体的具体步骤包括： S2.7.1、根据算法选择一个状态，获取动作和下一状态，并对种群中非支配解集执行动作，获得新的非支配解集，并评估的性能； 其中，评估新解的具体方式是：在QLHHEA的运行过程中，由Q-learning选择的动作被应用于Pareto解集；所选动作的价值由生成的Pareto前沿PF的质量决定；该动作的性能通过收敛性指标和多样性指标进行评估，分别由以下公式定义： 其中，表示通过在状态下执行动作所获得的Pareto前沿PF，表示参考Pareto最优前沿，表示中每对相邻点之间的欧几里得距离，表示这些距离的平均值，变量表示中非支配解的数量，距离和分别表示中极值解和边界解之间的欧几里得距离，较小的值表明更强的收敛性，较大的值则表明中解的多样性更强，因此，定义了以下四种性能评估PE指标：PE1：PE2：PE3：PE4：； S2.7.2、设置奖励函数，根据获得的奖励更新Q表，将状态更新到下一状态，奖励函数和Q表更新公式如下： ； ； S2.7.3、如果高层个体全部生成，则跳转至S2.8，否则跳转至S2.7。

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