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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于深度强化学习的不规则裁片自动排样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：CN115270599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210712534.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度强化学习的不规则裁片自动排样方法是由冯毅雄;钟锐锐;洪兆溪;胡炳涛;张志峰;谭建荣设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的不规则裁片自动排样方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的不规则裁片自动排样方法。包括：首先对每批原始不规则裁片进行预处理，获得对应预处理后的不规则裁片，再按照面积进行降序排列，获得初始排样顺序；接着求解并获得当前批的临界多边形以及内靠接矩形；再基于当前批裁片的初始排样顺序，对当前批预处理后的不规则裁片进行排样，获得初始排样结果以及矩形板材的初始长度；最后利用深度循环Q学习网络模型对初始排样结果进行迭代优化排样，不断缩减矩形板材的长度，直至排样时间超出规定时间，输出最终排样结果。本发明针对二维不规则裁片排样这类具有大规模状态及动作空间的复杂决策任务，实现不规则裁片自动排样，在实际生产环境中具有高效性和稳定性。

本发明授权一种基于深度强化学习的不规则裁片自动排样方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的不规则裁片自动排样方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对每批中各个原始不规则裁片分别进行预处理，获得对应预处理后的不规则裁片，再按照面积对当前批预处理后的不规则裁片进行降序排列，获得当前批预处理后的不规则裁片的初始排样顺序； S2：求解并获得当前批中每两个预处理后的不规则裁片之间的临界多边形以及各个预处理后的不规则裁片对于矩形板材的内靠接矩形； S3：基于当前批预处理后的不规则裁片的初始排样顺序，根据当前批中每两个预处理后的不规则裁片之间的临界多边形以及各个预处理后的不规则裁片对于矩形板材的内靠接矩形对当前批预处理后的不规则裁片进行矩形板材上的排样，获得初始排样结果以及矩形板材的初始长度； S4：根据当前批中每两个预处理后的不规则裁片之间的临界多边形以及各个预处理后的不规则裁片对于矩形板材的内靠接矩形，利用深度循环Q学习网络模型对初始排样结果进行迭代优化排样，不断缩减矩形板材的长度，直至排样时间超出规定时间，输出最终排样结果； 所述S4具体为： S41：将初始排样布局作为初始迭代排样结果，将初始迭代排样结果下的排样顺序记为初始待排裁片集合； S42：以概率从当前待排裁片集合中随机选择待排裁片，或者以概率1-从当前待排裁片集合中选择使得最大值的待排裁片，再计算选择的待排裁片的收益值，由当前待排裁片集合、选择的待排裁片以及对应的收益值组成一个裁片转移序列并编号，然后将选择的待排裁片从当前待排裁片集合中去除并更新待排裁片集合； S43：重复S42，直至当前待排裁片集合为空集，获得初始待排裁片集合中各个待排裁片对应的裁片转移序列，将各个待排裁片对应的裁片转移序列按照编号排序后，获得当前轮迭代排样结果并更新迭代排样结果以及待排裁片集合； S44：重复多次S42-S43，获得多轮迭代排样结果； S45：随机抽取轮迭代排样结果后输入到深度循环Q学习网络模型中进行训练，其中每轮迭代排样结果下，每个裁片转移序列中的待排裁片集合作为网络模型的输入，根据各个裁片转移序列的收益值计算获得当前待排裁片集合下选择的待排裁片的Q值并作为网络模型的优化目标Q’，获得训练好的网络模型； S46：将初始待排裁片集合输入到训练好的网络模型中，训练好的网络模型输出初始待排裁片集合中选择各个待排裁片的值，将值最大的待排裁片作为最优待摆放裁片，根据最优待摆放裁片对应摆放位置的贴合适应度确定出当前最优待摆放裁片的摆放位置并在矩形板材的初始长度上进行摆放，接着将已摆放的待排裁片从初始待排裁片集合中去除并更新待排裁片集合； S47：将更新后的待排裁片集合作为初始待排裁片集合，重复S46，直至更新后的待排裁片集合为空集； S48：若在矩形板材的初始长度下能成功排下，则排样成功，获得优化排样结果和当前优化排样结果下的矩形板材长度；否则排样失败，则重复S46-S47进行重新排样； S49：若初始待排裁片集合输入到训练好的网络模型后的总排样时间小于预设排样时间，则将根据当前优化排样结果更新初始待排裁片集合以及矩形板材的初始长度，再重复S46-S48进行排样优化，否则将矩形板材长度最短的优化排样结果作为最终排样结果并输出。

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