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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种集成深度强化学习和多智能体的流水车间动态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：CN115983599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310062043.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种集成深度强化学习和多智能体的流水车间动态调度方法是由沈卫明;刘友善;张春江;范家昕;赵林林设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集成深度强化学习和多智能体的流水车间动态调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种集成深度强化学习和多智能体的流水车间动态调度方法，属于车间调度领域。本发明将不同类型的实体分别通过不同智能体表征，并合理划分调度问题为多个子问题，缩小了单个智能体的决策规模，使得子问题更有机会取得获得最优决策。调度智能体使用深度强化学习模型，结合实时的生产数据进行智能决策，相较于依据生产管理人员的经验制定调度规则和策略，本发明为基于实时生产数据的科学决策，能够准确识别和利用工人疲劳水平、工人技能水平，并高效地利用机器故障信息和工人离岗信息。在现有的静态调度方法基础上，能够应对同时发生的新订单插入、机器故障和工人离岗三类扰动，使生产系统稳定高效的运转，具有更强的稳定性和鲁棒性。

本发明授权一种集成深度强化学习和多智能体的流水车间动态调度方法在权利要求书中公布了：1.一种集成深度强化学习和多智能体的流水车间动态调度方法，其特征在于，包括： S1.建立带有工人因素约束的混合流水车间多智能体系统，并设计多智能体间的基础交互策略；所述多智能体系统包括工件智能体、机器智能体、阶段调度智能体、工人智能体和工人调度智能体；其中，阶段调度智能体用于决策工件排序和机器选择子问题；工人调度智能体用于决策工人指派子问题； S2.针对机器故障和工人离岗动态事件，建立多智能体系统扰动响应机制； S3.分别对阶段调度智能体和工人调度智能体设计不同的深度强化学习模型；其中，阶段调度智能体深度强化学习模型，其状态特征描述为车间状态的特征值；动作特征描述为从多个调度规则中选取一个；采用结合长期回报和短期回报的奖励函数；神经网络模型采用多层感知机模型；工人调度智能体深度强化学习模型，其状态特征描述为一个长度等于可用工人总数的序列；动作特征描述为从可用工人中选取一个作为当前任务所指派的工人；神经网络模型采用基于注意力机制的网络模型； S4.以带有扰动响应机制的多智能体系统作为仿真环境，将深度强化学习模型部署至对应的智能体中，采用回合更新策略对深度强化学习的神经网络进行训练，得到使得所有工件的总拖期最小的最优决策智能体；将步骤S1至S3所建立的多智能体系统部署至实际生产车间中，即车间中的机器、工件和工人该些资源实体与智能体一一对应，依据上述步骤制定的策略、扰动响应机制和深度强化学习决策模型，接受调度方案，完成加工任务，从而实现流水车间的动态调度。

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