买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于强化学习的线平衡与缓冲区配置双层优化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：CN121168232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511249328.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于强化学习的线平衡与缓冲区配置双层优化方法是由林利彬;曹凯;王立敏;邹涛;赵慧琪;徐伟明设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的线平衡与缓冲区配置双层优化方法在说明书摘要公布了：一种基于强化学习的线平衡与缓冲区配置双层优化方法，属于混流装配技术领域。建立双层优化模型，上层优化模型为混流装配线平衡优化，确定线平衡方案；下层优化模型是基于给定的线平衡方案基础上，最小化惩罚系数调控的缓冲区成本，确定缓冲区配置方案；采用基于离散事件仿真的装配线模拟器，对优化得到的解进行仿真评估；最后提出基于强化学习的双层优化算法，并对上述的双层优化模型进行求解，实现求解质量和计算资源消耗之间的良好平衡。能够处理包含随机扰动和并行工位的复杂混合模型装配线场景，增强了实用性。

本发明授权基于强化学习的线平衡与缓冲区配置双层优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的线平衡与缓冲区配置双层优化方法，其特征在于：步骤如下： 首先获取混流装配线中所有作业任务的信息数据； 根据装配生产线的设计要求、约束条件以及上述的信息数据建立混流装配线的双层优化数学模型，上层优化模型为混流装配线平衡优化，确定线平衡方案；下层优化模型为缓冲区配置优化，是基于给定的线平衡方案基础上，最小化惩罚系数调控的缓冲区成本，确定缓冲区配置方案； 采用基于离散事件仿真的装配线模拟器，对优化得到的最优解，即装配线平衡方案及对应的缓冲区配置方案，进行仿真评估；通过离散事件仿真模拟随机扰动，提升产线性能评估的精确度； 最后基于强化学习的双层优化算法对上述的双层优化模型进行求解，输出最优的线平衡方案和缓冲区配置方案； 所述基于强化学习的双层优化算法对所述双层优化模型进行求解，所述双层优化算法包含两个算法，分别为上层优化算法Upper-Level-GA和下层优化算法Lower-Level-DDQN，双层优化算法步骤如下： 首先，初始化Upper-Level-GA的算法参数并随机生成个初始解,为种群规模；每个初始解调用Lower-Level-DDQN获得最优的下层解，即：缓冲区配置方案，从而计算每个初始解的上层目标函数值； 然后，利用初始解组成初始种群并通过Upper-Level-GA进行进化操作产生个上层子代解，所述子代解调用Lower-Level-DDQN获得最优的下层解，计算每个子代解的上层目标函数值，并组成子代种群； 最后，利用Upper-Level-GA中的选择操作从子代种群和初始种群中选择上层目标函数值较低的个解组成下一代种群； 完成Upper-Level-GA算法的一个迭代过程； 通过次迭代，算法停止运行并输出上层目标函数值最低的解为最优解，即线平衡与缓冲区配置方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州大学，其通讯地址为：511400 广东省广州市市辖区大学城外环西路230号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。