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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于D3QN和遗传算法的作业车间分批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：CN115826530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211609644.1，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于D3QN和遗传算法的作业车间分批调度方法是由吴以凡;王志强;叶挺聪;许艳萍;张桦;戴国骏设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于D3QN和遗传算法的作业车间分批调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于D3QN和遗传算法的作业车间批量调度方法。本发明步骤：1.构建作业车间批量调度问题的数学模型，调度目标是最大完工时间最小；2.作业车间批量调度问题的批量划分方案由遗传算法确定；3.将种群中的染色体进行交叉、变异操作；4.对染色体进行解码，得到工件的批量划分方案；将子批工序排序问题用析取图模型进行表示；5.利用图神经网络对析取图节点的特征信息进行表征学习，提取工序排序问题的特征状态；6.设计带有优先级经验回放的D3QN模型结构，并训练模型；7.判断是否满足终止条件。本发明采用分层迭代优化策略，利用训练好的D3QN模型为内层子批工序排序问题提供自适应调度策略，以实现完工时间的最小化，提高生产效率。

本发明授权一种基于D3QN和遗传算法的作业车间分批调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于D3QN和遗传算法的作业车间分批调度方法，其特征在于包括以下步骤： S1：根据生产车间机器数量、加工工件的种类以及每种工件的加工数量构建作业车间分批调度问题的数学模型，调度的目标是使最大完工时间最小； S2：作业车间分批调度问题的批量划分方案由遗传算法确定：基于实数序列的编码形式将每个批次工件随机拆分成若干个不同大小的子批进行组合，并以此生成初始种群； S3：将种群中的染色体进行交叉、变异操作，增加种群的多样性； S4：对染色体进行解码，得到工件的批量划分方案；将工件批量划分后的子批的工序排序问题用析取图模型进行表示，基于该析取图模型，建立马尔科夫决策过程，设计过程的状态、动作和奖励； S5：利用图神经网络对获取析取图节点特征信息进行表征学习，捕获工序与工序之间的隐含关系，有效提取工序排序问题的特征状态； S6：设计带有优先级经验回放的D3QN模型，并训练模型，为工件批量划分后的子批的工序排序问题提供自适应调度策略和完工时间，并将完工时间的倒数作为遗传算法的适应度函数值； S7：判断遗传算法的迭代是否满足终止条件，若满足，则输出作业车间分批调度问题的最优分批方案和调度策略，否则，采用轮盘赌方法选择种群中的最优个体进入下一代，执行步骤S3。

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