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！

龙图腾网恭喜长沙矿冶研究院有限责任公司申请的专利一种基于强化学习的退役电池拆解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：CN119849887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510329340.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于强化学习的退役电池拆解调度方法是由黄勇;夏星;卓晓军;刘洋;肖盛旺设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的退役电池拆解调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及资源再生技术领域，公开了一种基于强化学习的退役电池拆解调度方法。方法包括：获取拆解机器的机器状态，基于电池拆解工艺步骤构建图矩阵编码，基于Conv2dk1块与Conv2dk3块构建提取电池的不同部位间连接性与拓扑结构的MGCN单元，根据MGCN单元构建多图卷积网络；将机器状态和图矩阵编码输入多图卷积网络获取拆解权重；根据拆解权重结合深度搜索获取优化拆解路径，并按照优化拆解路径完成退役电池的拆解，解决了现有的现有的强化学习等模型在应用至电池拆解调度时效率低下的问题。

本发明授权一种基于强化学习的退役电池拆解调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的退役电池拆解调度方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取拆解机器的机器状态，基于电池拆解工艺步骤构建图矩阵编码，基于Conv2dk1块与Conv2dk3块构建提取电池的不同部位间连接性与拓扑结构的MGCN单元，根据MGCN单元构建多图卷积网络； 所述MGCN单元为三输入单输出的多源信息融合特征提取单元，所述MGCN单元包括输入层、融合提取层、加权层以及输出层； 所述输入层包括三个分别提取三种输入的局部特征的Conv2dk1块； 所述融合提取层包括融合块与提取空间关系的Conv2dk3块； 所述加权层包括SE块； 所述输出层包括进行线性变换和维度压缩的Conv2dk1块和输出块； 所述根据MGCN单元构建多图卷积网络包括：所述根据MGCN单元构建动作模块与价值模块，基于所述动作模块与价值模块构建多图卷积网络； 所述动作模块基于机器状态与图矩阵编码提取多尺度特征获取拆解权重； 所述价值模块获取动作模块提取的多尺度特征并结合激励函数优化所述拆解权重； 所述激励函数通过如下公式表示： R＝λ1·r1+λ2·r2+λ3·r3+λ4·r4+λ5·r5； 其中，R表示激励函数，r1表示平均完成时间，r2表示工序等待时间，r3表示延迟惩罚，r4表示装配拆卸时间，r5表示工位处理能力，λ1,λ2,λ3,λ4,λ5均表示权重系数； 步骤2：将机器状态和图矩阵编码输入多图卷积网络获取拆解权重； 步骤3：根据拆解权重结合深度搜索获取优化拆解路径，并按照优化拆解路径完成退役电池的拆解。

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长沙矿冶研究院有限责任公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓区麓山南路966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”。