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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于分层多智能体的矿产开发全流程智能决策方法及系统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：CN121581613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610100006.9，技术领域涉及：G06Q10/0633；该发明授权一种基于分层多智能体的矿产开发全流程智能决策方法及系统是由陈晓红;杨舒涵;胡东滨设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层多智能体的矿产开发全流程智能决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于分层多智能体的矿产开发全流程智能决策方法及系统，该方法包括：构建基于三级智能决策主体的矿产开发全流程分层协同决策架构；设计通信协议；建立跨环节耦合约束和工艺参数间的定量耦合关系。构建三级智能决策主体的状态空间和动作空间。设计全局目标函数、环节目标函数和关键参数协同优化模型；建立自适应权重优化机制。设计基于交替方向乘子法的分布式协同优化机制。实施演化博弈的智能体协同决策流程。将选定的决策方案转化为具体生产指令下发执行，实时监控执行效果和反馈数据，动态调整优化策略。本发明实现了矿产开发全生命周期的多目标协同优化，促进了矿产资源开发的智能化、绿色化与可持续发展。

本发明授权一种基于分层多智能体的矿产开发全流程智能决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分层多智能体的矿产开发全流程智能决策方法，其特征在于，包括： 步骤S1：构建基于三级智能决策主体的矿产开发全流程分层协同决策架构，其中，三级智能决策主体包括：全局协调智能体、环节协同智能体和单元执行智能体；设计基于“物质流-能量流-信息流”融合的智能体通信协议；建立跨环节物质流与能量流耦合约束；建立采选冶工艺参数间的定量耦合关系；具体包括： 步骤S11：基于采选冶工艺耦合关系构建三级智能决策主体，确保决策与工艺逻辑深度适配；其中，三级智能决策主体包括：全局协调智能体、环节协同智能体和单元执行智能体； 全局协调智能体作为一级主体，负责感知外部市场与环境政策，动态设定并调整全局目标权重，全局目标权重包括经济权重、资源权重、能耗权重、环境权重，并向下游发布资源配额与约束指令；其输入为外部环境数据和各环节的生产状态反馈；其输出为全局目标权重和各环节的宏观约束指令； 环节协同智能体作为二级主体，包括地质采矿协同智能体、选矿分离优化智能体、冶炼提取控制智能体，分别对应矿产开发的三大物理环节，即采矿、选矿、冶炼，负责承接全局协调智能体指令，并协调内部各工艺单元的参数匹配；各环节协同智能体负责本环节内部的优化，并与其它环节协同智能体进行协同协商，以达成跨环节的匹配； 地质采矿协同智能体对应采矿生产技术部及调度中心，根据地质模型和市场价格，动态规划开采区域、产量与配矿方案，决策边界品位、日出矿量和配矿比例，向选矿环节输出矿石量与品位数据； 选矿分离优化智能体对应选矿厂中央控制室，在接收采矿来料的基础上，平衡磨矿细度与回收率的关系，优化药剂制度，决策磨矿粒度、浮选药剂用量和浮选矿浆pH值，向冶炼环节交付精矿； 冶炼提取控制智能体对应冶炼厂生产控制中心，处理精矿中的有用金属与杂质，优化熔炼反应条件，最大化金属回收并控制排放，决策冶炼炉温、富氧浓度和熔体停留时间； 单元执行智能体作为三级主体，对应具体的工艺单元，负责接收环节协同智能体指令，并输出该工艺单元的设备操作参数； 步骤S12：设计智能体通信协议，确保智能体之间的数据交互贴合工艺逻辑； 智能体通信协议包括：前馈交互协议、反馈交互协议、全局广播协议和能量流协同调度；前馈交互协议是由上游环节向下游环节推送物料属性预测值；反馈交互协议是由下游环节向上游环节反馈处理效果与约束瓶颈；全局广播协议是由全局协调智能体向各环节协同智能体广播全局目标权重与环境参数；能量流协同调度是全局协调智能体汇总各环节能耗需求，结合峰谷电价与热能梯级利用潜力，向各环节协同智能体下发能耗优化指令； 步骤S13：建立跨环节物质流与能量流耦合约束； 物质流约束包括采选平衡、选冶平衡和金属流平衡； 采选平衡的表达式如下所示： 其中，表示采矿日出矿量；表示选矿日处理能力；表示贫化率； 选冶平衡的表达式如下所示： 其中，表示精矿日产出量；表示冶炼日处理精矿能力； 金属流平衡约束的表达式如下所示： 其中，表示精矿日产出量；表示采矿日出矿量；表示出矿品位；表示选矿回收率；表示选矿精矿品位；表示金属日产出量；表示冶炼回收率； 能量流平衡约束的表达式如下所示： 其中，表示日总能耗；表示采矿能耗；表示选矿能耗；表示冶炼能耗；表示总能耗上限； 步骤S14：建立采选冶各环节工艺参数间的定量耦合关系和工艺能力约束； 建立采矿、选矿、冶炼各环节工艺参数间的定量耦合关系，表达式为： 其中，表示磨矿细度；表示磨矿细度基准值；表示浮选药剂用量；表示浮选药剂用量基准值；表示冶炼单位能耗；表示冶炼炉温；表示冶炼炉温基准值；表示富氧浓度；表示富氧浓度基准值；、、、、、均表示耦合系数； 工艺能力约束包括：设备产能约束、磨矿细度约束、冶炼温度安全约束和环境与法规约束，如下所示： 设备产能约束：；其中，、、分别表示在t时刻某个工艺单元的实际瞬时处理量、处理量最低下限、处理量最高上限； 磨矿细度约束：； 冶炼温度安全约束：；其中，表示冶炼炉温； 环境与法规约束：；其中，表示烟气中二氧化硫的排放浓度；表示-二氧化硫排放浓度限值； 步骤S2：构建三级智能决策主体基于工艺耦合的状态空间和基于工艺约束的动作空间； 步骤S3：设计全局目标函数、环节目标函数和关键参数协同优化模型；建立自适应权重优化机制，根据外部环境变化动态调整全局目标权重； 步骤S4：设计基于交替方向乘子法ADMM的分布式协同优化机制：在满足跨环节物质流与能量流耦合约束的前提下，利用交替方向乘子法，通过迭代交互各环节智能体的中间变量与对偶变量，求解各环节局部目标与全局约束协同的最优工艺参数解； 步骤S5：实施演化博弈的智能体协同决策流程：以步骤S4中ADMM协同优化得到的解为基准，生成初始策略种群，通过选择、交叉、变异及多目标适应度评估进行演化迭代，输出包含多个非支配解的Pareto最优策略集供决策选择； 步骤S6：将选定的决策方案转化为具体生产指令下发执行，并实时监控实际执行效果，收集执行反馈数据，动态调整优化策略，形成闭环优化机制。

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