广东工业大学冷杰武获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于数据与知识混合驱动的装配线变型路径规划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：CN119148615B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411272362.6，技术领域涉及：G05B19/19；该发明授权一种基于数据与知识混合驱动的装配线变型路径规划方法是由冷杰武;陈科润;郭煜琪;梁庭玮设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于数据与知识混合驱动的装配线变型路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据与知识混合驱动的装配线变型路径规划方法，通过多维度变更建模，可处理更复杂的装配线变更传递问题，捕捉系统内部的复杂关系，提高变型路径规划的准确性和有效性。利用图神经网络的多智能体深度强化学习方法，通过定制化奖励函数设计，可避免传统方法容易陷入局部最优的问题，寻找全局最优解。通过将专家知识和物理机理模型与数据驱动方法相结合，可减少对大量训练数据的依赖，提高模型在小数据情况下的性能，解决冷启动问题。通过仿真数据与经验知识的混合驱动，可实现装配过程的虚实映射快速建模，缩短建模时间，提高模型的实时性和灵活性，适应快速变化的生产环境。
本发明授权一种基于数据与知识混合驱动的装配线变型路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据与知识混合驱动的装配线变型路径规划方法，其特征在于，包括： S1、进行多维度变更建模，建立装配线的有向图G； S2、在有向图G的基础上，利用图神经网络和深度强化学习构建变型路径规划模型； S3、通过奖励函数优化变型路径规划模型中的装配线变更路径； S4、使用深度Q网络训练经过奖励函数优化后的变型路径规划模型，通过不断迭代更新Q值，实现对最优变型路径的搜索； S5、将专家知识和物理机理模型融入到已经过深度Q网络训练的变型路径规划模型中； S6、根据不同的优化目标，对步骤S5得到的变型路径规划模型进行正逆向优化，若进行正向优化，则正向优化后得到最终的变型路径规划模型，并进入步骤S7；若进行逆向优化，则逆向优化后返回步骤S1； S7、采用最终的变型路径规划模型进行装配线变型路径规划。
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