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龙图腾网获悉清华大学申请的专利飞机装配调度的强化双学习驱动的进化优化方法及系统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：CN119717732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411894368.7，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权飞机装配调度的强化双学习驱动的进化优化方法及系统是由王凌;李瑞设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本飞机装配调度的强化双学习驱动的进化优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及装配调度技术领域，特别涉及一种飞机装配调度的强化双学习驱动的进化优化方法及系统，其中，方法包括：基于目标飞机装配的工序顺序约束和工人站位容量约束，构建进化策略中的初始分层编码策略和初始解码策略；通过预设搜索策略、预设多算子协同反馈搜索策略和预设参数选择策略优化初始分层编码策略和初始解码策略的统计学习性能和进化学习性能；根据优化后的分层编码策略和解码策略生成新进化策略并执行以对目标飞机装配进行调度。本申请可以将飞机装配的复杂工序约束转换为分层编码，并用队列数据结构解码分层编码，在考虑装配工序分组、工序串行并行工序关系耦合、工位容量约束等复杂特性下快速自适应地生成不同的飞机装配调度方案。

本发明授权飞机装配调度的强化双学习驱动的进化优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种飞机装配调度的强化双学习驱动的进化优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于目标飞机装配的工序顺序约束和工人站位的容量约束，构建进化策略中的初始分层编码策略和初始解码策略； 通过预设搜索策略、预设多算子协同反馈搜索策略和预设参数选择策略优化所述初始分层编码策略和所述初始解码策略的统计学习性能和进化学习性能，以得到优化后的分层编码策略和优化后的解码策略； 根据所述优化后的分层编码策略和所述优化后的解码策略生成新的进化策略，以执行所述新的进化策略对所述目标飞机装配进行调度； 其中，在通过所述预设搜索策略、所述预设多算子协同反馈搜索策略和所述预设参数选择策略优化所述初始分层编码策略和所述初始解码策略的统计学习性能和进化学习性能之前，还包括：读取所述目标飞机装配调度的工序关系，根据所述工序关系将工序分层以得到不同的工序层；基于所述不同的工序层，利用所述初始分层编码策略生成初始采样种群，并根据目标函数排列所述初始采样种群，以得到排列后的初始采样种群，并根据所述排列后的初始采样种群选取精英解；统计所述精英解在所述不同的工序层的分布信息，并根据所述分布信息建立概率统计矩阵并初始化所述概率统计矩阵，以得到初始化统计矩阵； 基于所述初始化统计矩阵中的概率分布信息和所述初始采样种群构建新种群，以根据所述新种群中的精英解更新所述初始化统计矩阵的概率分布信息，得到更新后的概率分布信息及其对应的更新后的统计矩阵，以根据所述更新后的统计矩阵确定所述预设搜索策略； 其中，在通过所述预设搜索策略、所述预设多算子协同反馈搜索策略和所述预设参数选择策略优化所述初始分层编码策略和所述初始解码策略的统计学习性能和进化学习性能之前，还包括：基于所述不同的工序层，构建算子分布矩阵并初始化所述算子分布矩阵，以得到初始化算子分布矩阵；通过所述初始化算子分布矩阵，进化学习的分层搜索性能并强化学习的反馈调节性能，得到进化学习后的分层搜索策略和强化学习后的反馈调节策略；结合所述进化学习后的分层搜索策略和强化学习后的反馈调节策略分析所述不同的工序层的最优搜索算子，以生成所述预设多算子协同反馈搜索策略； 其中，在通过所述预设搜索策略、所述预设多算子协同反馈搜索策略和所述预设参数选择策略优化所述初始分层编码策略和所述初始解码策略的统计学习性能和进化学习性能之前，还包括：定义所述初始分层编码策略和所述初始解码策略的状态集、动作集、奖励、状态转换；基于所述状态集、所述动作集、所述奖励和所述状态转换，确定所述预设搜索策略的参数选择范围，以确定所述预设参数选择策略。

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