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龙图腾网获悉深圳市秦丝科技有限公司申请的专利融合多智能体强化学习的柔性生产线自适应调度控制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：CN120103803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510472965.9，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权融合多智能体强化学习的柔性生产线自适应调度控制方法是由刘勇设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多智能体强化学习的柔性生产线自适应调度控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供融合多智能体强化学习的柔性生产线自适应调度控制方法，涉及生产线调度技术领域，包括实时获取加工设备状态与工件需求信息，构建状态与动作空间，将设备映射为智能体并实现信息共享，进而选择调度动作并执行。通过经验回放池更新状态‑动作值函数，优化多智能体模型。系统在运行中监测设备状态，动态更新状态与动作空间以应对故障或物料短缺，并生成补偿调度方案。最终，结合实时调度指令，实现柔性生产线的自适应调度控制，提升生产效率与灵活性。

本发明授权融合多智能体强化学习的柔性生产线自适应调度控制方法在权利要求书中公布了：1.融合多智能体强化学习的柔性生产线自适应调度控制方法，其特征在于，包括： 获取柔性生产线中多个加工设备的实时运行状态以及多个工件的加工需求信息，根据所述实时运行状态和所述加工需求信息构建状态空间和动作空间； 将所述多个加工设备映射为对应的智能体，所述智能体之间建立局部通信网络实现相邻智能体的信息共享，所述智能体根据当前状态信息和邻域智能体的局部观察信息选择调度动作并执行； 执行所述调度动作后获取系统即时奖励值并存入经验回放池中，从所述经验回放池中采样数据用于更新状态-动作值函数，通过反复迭代训练得到优化后的多智能体强化学习模型； 采集加工设备的振动数据、温度数据和电流数据构建多维传感数据矩阵，对所述多维传感数据矩阵进行特征提取得到时空特征，基于所述时空特征通过所述多维传感数据矩阵进行时序建模得到设备状态特征序列，获取物料管理系统中的物料库存数据、物料消耗数据进行加权得到物料供应预测结果，基于所述设备状态特征序列和所述物料供应预测结果生成系统异常态势向量； 所述系统异常态势向量采用有向无环图描述异常事件的传播路径，根据所述传播路径计算异常事件对不同生产单元的影响概率，将所述影响概率与预设概率阈值比较确定受影响区域，基于所述受影响区域通过概率图推理预测异常传播过程中的状态演化轨迹； 基于所述状态演化轨迹，从补偿策略知识库中检索相似场景的历史补偿方案，利用元学习网络将所述历史补偿方案迁移至当前异常场景，所述元学习网络包含策略网络和价值网络，所述策略网络输出补偿动作的概率分布，所述价值网络评估补偿动作的长期收益，选择收益最高的候选补偿方案作为最终的补偿调度方案； 将所述补偿调度方案与所述多智能体强化学习模型的输出结果相结合生成实时调度指令序列，所述实时调度指令序列经分解后形成各加工设备的具体控制指令并下发至相应的加工设备，从而实现柔性生产线的自适应调度控制。

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