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龙图腾网获悉同济大学申请的专利车间调度方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品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：CN120013112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411862203.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权车间调度方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品是由马玉敏;乔非;廖一芃;邢健敏;施嘉璇;刘鹃设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本车间调度方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及生产自动化调度技术领域，公开了一种车间调度方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，包括：根据预设车间模型为车间内的每个制造单元设置单元调度智能体；基于循环神经网络和卷积稀疏Transformer为单元调度智能体构建初始在线模型和初始备份模型；通过混合网络和回收池对初始在线模型进行训练，并在初始在线模型的第一训练损失值收敛时，结束训练，得到目标在线模型；基于目标在线模型和初始备份模型进行交替调度。通过构建在线模型和备份模型进行交替调度，当环境发生变化时，备份模型与在线模型切换，并在在线模型训练完成后转入应用状态进行调度，实现更加高效、稳定和可持续的生产调度，有效应对车间环境中的动态变化。

本发明授权车间调度方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种车间调度方法，其特征在于，所述车间调度方法包括： 根据预设车间模型为车间内的每个制造单元设置单元调度智能体； 基于循环神经网络和卷积稀疏Transformer为所述单元调度智能体构建初始在线模型和初始备份模型； 通过混合网络和回收池对所述初始在线模型进行训练，并在所述初始在线模型的第一训练损失值收敛时，结束训练，得到目标在线模型； 基于所述目标在线模型和所述初始备份模型进行交替调度； 所述通过混合网络和回收池对所述初始在线模型进行训练，并在所述初始在线模型的第一训练损失值收敛时，结束训练，得到目标在线模型的步骤，包括： 从所述制造单元中获取单元观察空间，并基于所述单元观察空间控制所述单元调度智能体生成对应的智能体动作； 基于所述单元观察空间和所述智能体动作将所述单元调度智能体与车间环境交互产生的历史经验记录在回放池中； 根据混合网络和所述回放池对所述初始在线模型进行训练，并持续监测所述初始在线模型的第一训练损失值，在所述第一训练损失值收敛时，结束训练，得到目标在线模型； 所述从所述制造单元中获取单元观察空间，并基于所述单元观察空间控制所述单元调度智能体生成对应的智能体动作的步骤，包括： 根据所述制造单元获取单元观察空间； 确定所述单元调度智能体的探索因子和所有可选择的动作列表； 获取当前训练的探索率，并比较所述探索因子和所述探索率的大小； 在所述探索因子大于所述探索率时，基于所述单元观察空间从所述动作列表选择出对应的动作决策作为对应的智能体动作； 在所述探索因子小于所述探索率时，随机生成动作决策作为对应的所述智能体动作； 所述根据预设车间模型为车间内的每个制造单元设置单元调度智能体的步骤，包括： 基于所述预设车间模型设置状态空间； 根据预设的调度方案集设计调度规则，并基于所述调度规则确定动作空间； 通过所述预设车间模型的设备平均日移动步数和产品平均加工周期设计奖励函数； 根据所述状态空间、所述动作空间和所述奖励函数为车间内的每个制造单元设置单元调度智能体。

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