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龙图腾网恭喜北京珂阳科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的半导体制造中晶圆厂级实时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：CN119398463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510004033.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于深度强化学习的半导体制造中晶圆厂级实时调度方法是由李清生;吴钊;冯白羽;徐世明设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的半导体制造中晶圆厂级实时调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度强化学习的半导体制造中晶圆厂级实时调度方法，涉及半导体技术领域，包括基于深度强化学习，通过采集设备状态、批次信息和工艺流程信息构建状态空间向量，输入预训练的深度强化学习网络模型，该模型包括价值评估网络和策略网络。模型生成批次与设备的匹配概率分布，采用分层强化学习方法分解为批次选择和设备分配两个子任务，生成多个候选匹配方案。然后应用多目标奖惩函数评估候选方案，并结合蒙特卡洛树搜索算法选出最优调度方案，并下发加工指令。工序加工过程中采集实时加工数据更新状态空间向量，实现实时调度。

本发明授权基于深度强化学习的半导体制造中晶圆厂级实时调度方法在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的半导体制造中晶圆厂级实时调度方法，其特征在于，包括：通过生产管理系统采集晶圆厂设备状态信息、晶圆的批次信息以及加工工艺流程信息，根据所述设备状态信息提取设备空闲时间、设备维护计划时间、设备故障率，根据所述晶圆的批次信息提取批次等待时间、批次剩余工序数量、批次优先级，根据所述加工工艺流程信息提取工序加工时间、工序质量良率、工序换型时间，将所提取的信息构建为状态空间向量；将所述状态空间向量输入预先训练的深度强化学习网络模型，所述深度强化学习网络模型包括价值评估网络和策略网络，其中价值评估网络用于评估当前设备和批次组合的价值分数，策略网络用于根据价值分数生成批次与设备的匹配概率分布；基于所述匹配概率分布，采用分层强化学习方法将批次与设备的匹配过程分解为批次选择和设备分配两个子任务，通过批次选择子任务确定待加工批次的优先序列，再由设备分配子任务为每个待加工批次匹配合适的设备，生成多个候选的匹配方案；对每个候选的匹配方案应用预设的多目标奖惩函数进行评估，将多目标奖惩函数的评估结果作为蒙特卡洛树搜索算法的选择权重，通过多轮搜索迭代选出批次与设备的最优调度方案；根据所述最优调度方案通过设备控制系统向对应设备下发加工指令，工序加工过程中采集实时加工数据，基于实时加工数据更新状态空间向量，并将更新后的状态空间向量重新输入所述深度强化学习网络模型，用于实时生成调度方案。

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