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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于DDQN算法的大规模柔性作业车间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：CN115640898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211325264.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于DDQN算法的大规模柔性作业车间调度方法是由张剑;郑婷娟;李俊达;张刘;石懿设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DDQN算法的大规模柔性作业车间调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DDQN算法的大规模柔性作业车间调度方法，具体为：首先对大规模调度问题进行形式化表达，包括定义状态特征、动作集、奖励函数；其次为了保证框架有效训练模型，将问题进行分解，并提出动作集及奖励函数反哺特征的方法设计状态特征；选用对完工时间最小化灵敏度高的复合调度规则作为动作集，并设计启发式奖励方法引导算法收敛；最后利用DDQN算法求解大规模柔性作业车间调度问题。本发明能够高效高质地解决大规模柔性作业车间调度问题。

本发明授权一种基于DDQN算法的大规模柔性作业车间调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DDQN算法的大规模柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A：确定大规模柔性作业车间调度问题； 设有n个工件{J1,J2,…,Jn}在m台机器{M1,M2,…,Mm}上加工，每个工件有ni道工序{Oi,1,Oi,2,…,Oi,ni}，Oi,j表示工件i的第j道工序，每道工序Oi,j有多台机器可加工；ti,j,k表示工序Oi,j在第k台设备上加工的时间； 当出现以下三种情况时，被称为大规模柔性作业车间调度问题： a当工件n50，机器m20时； b当工件n≤50,机器m20，n×m1000时； c当工件n50，机器m≤20，n×m1000时； 步骤B：建立大规模柔性作业车间调度目标优化的数学模型； 目标函数为完工时间最小，如下式： 约束条件： n·m＞10006 其中，n表示待加工工件总数，m表示机床数量，Ji表示第i个工件，Mk表示第k台机器，Mi,j表示工序Oi,j的可用机器集，ni表示工件i的工序数，Ci,j表示工序Oi,j的完工时间，Ci表示工件i的完工时间； 其中，式1表示最小化最大完工时间，式2表示每道工序的完工时间是非负的，式3表示每道工序只能在一台机器上加工，式4表示每台机器只能在同一时刻加工一道工序，式5表示下一道工序只能在上一道工序加工完成后才能开始加工，式6为大规模限定条件，式7为决策变量； 步骤C：调度问题的转换； a状态特征设计 将柔性作业车间调度问题分解成工件调度完成和完工时间最小两个子目标；针对调度完成子目标，设计状态特征f1表示工件完工率，f2表示工件完工率标准差；针对完工时间最小设计状态特征f3表示机器平均利用率，f4表示机器平均利用率标准差； 为了让调度智能体获取动作相关信息，设计动作集状态特征f5表示剩余最大工时归一化处理、f6表示剩余工序数最大归一化处理、f7表示最小机床负载归一化处理、f8表示最小加工工时归一化处理、f9表示可用机床最小完工时间归一化处理； b动作集设计 筛选出了在完工时间最优时表现出色的两种工件选择规则和三种机器选择规则，排列组合得到复合调度规则； c奖励函数设计 设计启发式奖励方法以引导智能体在较短时间内获得较大的奖励值，得到一组使最大完工时间最小的调度规则集；奖励值设置考虑回合奖励和即时奖励，在回合结束时，设计如式8示的奖励值；由于机器利用率越高，完工时间也就越小，所以为了避免稀疏奖励，采用式9示的即时奖励； 式中，makepant代表当前回合的完工时间； 式中，Uavet代表t时刻的机器平均机器利用率； 步骤D：DDQN算法优化求解大规模柔性作业车间调度问题； 调度智能体在车间某种状态下，根据车间状态选择复合调度规则，当对工件排序并分配机床后，车间环境发生改变，据此给予调度智能体奖励值；如果奖励值高，调度智能体则会选择这个复合调度规则，经过不断地试错学习，不断与环境交互，最终保证在累积奖励值最大的情况下，获得较优解。

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