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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种云制造环境下汽车零部件压铸资源智能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：CN121616067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610147276.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种云制造环境下汽车零部件压铸资源智能调度方法是由胡艳娟;张岩;潘雷霆;卢晓晖;谷岩;卢明明;张炜设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云制造环境下汽车零部件压铸资源智能调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种云制造环境下汽车零部件压铸资源智能调度方法，所属技术领域为人工智能与智能制造。其特征在于：该方法结合云制造环境下汽车零部件压铸生产特性，进行云制造环境下汽车零部件压铸订单项目和任务分解、压铸资源归类；建立压铸资源调度模型，确定优化调度的目标函数和约束条件；并采用深度策略梯度DDPG算法求解汽车零部件压铸资源调度问题。本发明广泛应用于汽车零部件压铸企业和整车制造企业，能够满足汽车零部件压铸资源的实时调度需求，可有效解决当前云制造环境下汽车零部件压铸资源调度问题的难点。

本发明授权一种云制造环境下汽车零部件压铸资源智能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种云制造环境下汽车零部件压铸资源智能调度方法，其特征在于，该方法步骤如下： 步骤S10，将单个车间内压铸资源调度问题归纳为混合流水车间调度问题，基于此设计假设条件； 步骤S20，根据云制造环境下汽车零部件压铸特点以及资源需求方上传至云平台的信息，进行云制造环境下汽车零部件压铸订单项目和任务分解； 步骤S30，根据资源提供方上传至云平台的信息，进行云制造环境下汽车零部件压铸资源归类； 步骤S40，基于步骤S20所进行的压铸订单项目和任务分解、步骤S30所进行的压铸资源归类，建立云制造环境下汽车零部件压铸资源调度模型，确定优化调度的目标函数和约束条件； 步骤S50，建立基于DDPG的深度强化学习模型，确定智能体的状态空间、动作空间和奖励函数，构建智能体的网络结构，通过智能体动态交互机制训练DDPG模型； 步骤S60，基于提出的假设条件、构建的压铸资源调度模型，采用训练后的DDPG模型对汽车零部件压铸资源进行优化调度； 进一步，在步骤S20中，云制造环境下汽车零部件压铸订单项目和任务分解具体如下： 依据云制造环境下汽车零部件压铸制造特点，将压铸件划分为动力总成与底盘结构件、车身结构件、功能件；设订单项目集有个订单项目，其中订单项目包含种不同的压铸件，定义分类函数判定每个零件的类别： ； 其中，、、为类别标识符；； 根据分类结果，将订单项目分解为三个独立的资源池任务包，每个资源池任务包内有若干个订单任务，即： ； ； 资源池任务包内的订单任务表述为： ； 其中，为订单项目标识符；为订单任务标识符；为订单任务结构，包括订单任务具体所需工艺和子任务数量；为订单任务要求指标，其中表示质量要求，表示成本要求，表示工期要求；为订单任务总工作量；为订单任务当前地理位置；为已调度的子任务；为订单任务所属优先等级数； 将订单任务按照工艺流程分解为与工序对应的子任务： ； 进一步，在步骤S50中，智能体动态交互机制具体如下： 步骤S501，订单项目分解：刷新压铸订单项目集，按照优先级逐一选取订单项目，基于汽车压铸件的三类划分，将订单项目分解为三个独立的资源池任务包，直至遍历所有订单项目； 步骤S502，订单任务分解：按照优先级逐一选取每个资源池任务包内的各订单任务，按其固有工艺流程分解为若干子任务，直至遍历所有订单任务； 步骤S503，压铸资源调度：按照优先级为子任务匹配虚拟压铸资源池中的资源，生成调度计划，直至遍历所有子任务和压铸资源； 步骤S504：刷新所有压铸资源的状态，并更新系统时间； 步骤S505：判断所有订单项目是否完成，若未完成，则返回步骤S501循环执行。

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