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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于SSA-D3QN的盐场结晶计算方法、系统、设备及介质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：CN114582441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202210193129.3，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于SSA-D3QN的盐场结晶计算方法、系统、设备及介质是由赵加坤;李天彤设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SSA-D3QN的盐场结晶计算方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SSA‑D3QN的盐场结晶计算方法、系统、设备及介质，包括：初始化SSA种群以及D3QN网络参数；对SSA种群位置进行更新，筛选出最优浓度个体；判断所筛选出的个体是否达到精度要求，直至所筛选出的个体满足精度要求；将最优浓度个体作为agent进行训练，并将经验存储至优先经验回访池PriorityReplayBuffer中；从优先经验回访池PriorityReplayBuffer中抽取样本对D3QN网络进行训练；对整体模型进行若干次测试，获取若干次测试中的最小值和平均值；判断所获取的最小值和平均值是否满足误差要求，直到满足误差要求。本发明利用麻雀搜索算法SSA和深度强化学习算法D3QN协同解决盐场结晶模型反向计算问题，能够满足结晶模型的精度，并且缩短计算时间，提高计算效率。

本发明授权基于SSA-D3QN的盐场结晶计算方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于SSA‑D3QN的盐场结晶计算方法，其特征在于，包括： 客户通过桌面客户端进行调用，调用过程会传入参数，参数包括大面积蒸发系数，光伏遮盖全年蒸发量，全年蒸发量，全年总降水量，空气湿度，生产期作业天数，换卤周期，蒸发区保卤系数，设计步数，第一步蒸发池面积，海水初浓度，蒸发终浓度，结晶终浓度，结晶区排淡率，结晶区步数，收盐周期； 结晶模块计算引擎响应用户调用，进行计算，如果是初次调用，或者参数有变动，会进行网络训练，训练完成后再进行计算，计算完成后返回结果，其中，结晶模块通过以下方法实现： 步骤1：初始化SSA种群以及D3QN网络参数；其中，SSA种群为一个n*d的矩阵，其中，n为种群数量，d为浓度向量长度，n为蒸发结晶池数目减1，SSA种群的参数为：Ts为迭代次数，St为发现者警戒阈值，Pr为发现者比例，Sd为侦察者比例； 所述D3QN网络参数包括：T为D3QN迭代轮数，γ为衰减因子，ε为探索率，c为目标Q网络参数更新频率，S为SumTree的叶子节点数，β为采样权重系数，m为批量梯度下降的样本数，N为测试迭代轮数； 步骤2：对SSA种群位置进行更新，筛选出最优浓度个体； 步骤3：判断所筛选出的个体是否达到精度要求，若是，进行步骤4；若否，重复步骤2，直至所筛选出的个体满足精度要求； 步骤4：将最优浓度个体作为agent进行训练，并将经验存储至优先经验回访池Priority Replay Buffer中；其中，将最优浓度个体作为agent进行训练，并将经验存储至优先经验回访池Priority Replay Buffer中，具体为： 在Q网络中使用φS作为输入，输入的φS即为agent本身，得到Q网络对应的Q值输出，其中输入维度为d，输出为度为d2，采用∈‑贪婪法选择当前S下对应的动作A； 根据动作A计算对应的agent向量位置，增加一个步长τ，得到新的特征向量φS′，进行计算得到奖励R，判断如果误差小于最终阈值，则将is_end标记为True，否则标记为False； 若is_end的值为True，则表示训练已经达到目标，即可退出训练，最终输出浓度结果为φS′；若is_end的值为False，则继续训练； 将{φS,A,R,φS′,is_end}五元组存入经验回放SumTree中； 步骤5：从优先经验回访池Priority Replay Buffer中抽取样本对D3QN网络进行训练； 步骤6：对整体模型进行若干次测试，获取若干次测试中的最小值和平均值； 步骤7：判断所获取的最小值和平均值是否满足误差要求，若是，则训练完成；若否，则重复步骤1到步骤6，直到满足误差要求。

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