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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利集成数学模型和强化学习的不一致分批批量流柔性作业车间调度方法、系统及存储介质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：CN119940801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411981879.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权集成数学模型和强化学习的不一致分批批量流柔性作业车间调度方法、系统及存储介质是由沈卫明;余传召;张春江设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本集成数学模型和强化学习的不一致分批批量流柔性作业车间调度方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于车间调度领域，并具体公开了一种集成数学模型和强化学习的不一致分批批量流柔性作业车间调度方法、系统及存储介质，其包括首先引入了严格的车间状态表示，其中包含决策相关工序、机器和批量等信息，并使用双重注意网络提取状态特征信息；然后设计一个基于近段策略优化算法的调度决策框架，解决工序排序子问题并获得批量划分自适应系数；最后考虑加工准备时间，构建一种工序级批量机器协同优化混合整数线性规划模型，实现对批量划分子问题和机器选择子问题的综合优化。本发明提出的调度方法在解决批量流柔性作业车间调度问题上具有显著优势，可在不一致分批情况下快速求解得到高质量的车间调度方法。

本发明授权集成数学模型和强化学习的不一致分批批量流柔性作业车间调度方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种集成数学模型和强化学习的不一致分批批量流柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括如下步骤： 将柔性作业车间调度问题表示为异质图，其中以工序、机器作为不同类型的节点，工序机器加工关系作为边； 将柔性作业车间调度问题转化为马尔可夫决策过程，并设计动作空间、奖励函数和决策网络；其中，动作空间为待加工工序与批量划分系数的组合，批量划分系数用于将待加工工序分配给处理时间成本较低的机器；决策网络基于演员-评论员网络构建； 所述动作空间表示为： 其中，表示第i类作业的第j道工序，即待加工工序，表示时刻的候选工序集合；表示批量划分系数的离散化集合，，其中表示离散化的数量，； 建立针对工序调度的混合整数线性规划模型，并基于批量划分系数构建混合整数线性规划模型的目标函数； 对于第i类作业的第j道工序，混合整数线性规划模型的目标函数为： 其中，表示的子批最大完工时间，表示子批总数，表示在上加工的准备时间，表示是否在上加工，表示的第k个可加工机器； 采用近端策略优化算法在模拟环境中进行强化学习训练，包括： S1、基于当前异质图，提取环境状态特征； S2、演员网络基于环境状态特征进行决策，确定当前待加工工序及批量划分系数； S3、针对当前待加工工序，对混合整数线性规划模型进行求解，得到调度方案，即该待加工工序的批量划分与机器选择； S4、基于调度方案更新异质图，并根据奖励函数优化决策网络参数； S5、重复S1～S4，直至完成所有待加工工序决策，得到柔性作业车间调度方法。

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