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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于深度循环Q网络的智能车间实时重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：CN117950379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410117901.2，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于深度循环Q网络的智能车间实时重调度方法是由张玺;周岩;刘明周;扈静;孙梦缘设计研发完成，并于2024-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度循环Q网络的智能车间实时重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循环Q网络的智能车间实时重调度方法，涉及智能车间重调度技术领域，该基于深度循环Q网络的智能车间实时重调度方法包括以下步骤：建立实时重调度序列决策模型；利用深度循环Q网络训练重调度智能体获取生产系统实时状态和重调度决策之间的映射关系；利用训练后的重调度智能体执行与生产系统实时状态相匹配的重调度修复动作；从智能车间的回放记忆中采集重调度策略经验数据并存储至重调度智能体中。本发明提供的基于深度循环Q网络的智能车间实时重调度方法能够实时迅速识别动态生产过程的重调度点，灵活进行适应性的重调度决策以抵消多种扰动带来的负面影响。

本发明授权一种基于深度循环Q网络的智能车间实时重调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度循环Q网络的智能车间实时重调度方法，其特征在于，该方法包括： S1、建立实时重调度序列决策模型； S2、利用深度循环Q网络训练重调度智能体获取生产系统实时状态和重调度决策之间的映射关系； S3、利用训练后的重调度智能体执行与生产系统实时状态相匹配的重调度修复动作； S4、从智能车间的回放记忆中采集重调度策略经验数据并存储至重调度智能体中； 所述S2包括： S21、将智能车间的生产执行过程划分为连续的时间步，并将每个时间步作为重调度决策点； S22、基于智能车间的生产系统实时状态建立离线仿真训练环境； S23、将重调度智能体与离线仿真训练环境进行交互训练，获得环境的状态集和重调度修复动作的映射关系； S24、基于环境的状态集和重调度修复动作的映射关系生成重调度策略，并将重调度策略存储至深度循环Q网络中； 所述S3包括： S31、从智能车间的生产系统实时状态中提取生产状态特征； S32、根据生产状态特征，利用重调度智能体执行重调度决策； S33、将智能车间中关键路径的特定工序重新分配至与之相匹配的机器加工队列中更新调度时间表，完成实时重调度决策； S34、在完成实时重调度决策后，解码重调度智能体所采用的重调度修复动作，在智能车间中识别与其对应的关键路径，并将重调度修复动作施加至智能车间中； S35、更新智能车间的实时生产系统状态，并执行对应的重调度修复动作； 所述重调度修复动作包括不执行重调度、重调度修复动作一、重调度修复动作二、重调度修复动作三及重调度修复动作四； 重调度修复动作一为：选择t时刻关键路径工序集中最大的工序，将其分配至该工序可用设备集中最大的设备上，并插入到空闲时间最大的位置； 重调度修复动作二为：选择t时刻关键路径工序集中或最大的工序，将其分配到对应的设备上，并插入到空闲时间最大的位置； 重调度修复动作三为：选择t时刻关键路径工序集中最大的工序，将其分配到可用设备集中最早可用的设备上，并插入最早可用的位置； 重调度修复动作四为：选择t时刻关键路径工序集中最大的工序，将其分配到可用设备集中所需加工时间最小的设备上，并插入到空闲时间最大的位置； 其中，表示t时刻工序的左侧松弛时间；表示t时刻工序可用设备k在内的总空闲时间；表示工序在机器上的期望加工时间；i表示工件索引；j表示工序索引；et表示估计量。

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