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龙图腾网获悉文华学院申请的专利一种用于大型船舶结构件生产与运输的协同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：CN120509687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510991401.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种用于大型船舶结构件生产与运输的协同调度方法是由王翠雨;张新建;李文慧;肖周晓;林晞晨;高阳;潘智慧设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于大型船舶结构件生产与运输的协同调度方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于大型船舶结构件生产与运输的协同调度方法，包括：构建大型船舶结构件制造过程生产与运输协同调度的析取图模型，析取图模型包括大型船舶结构件在制造过程中的多个加工任务和运输任务，表征加工任务与运输任务之间的耦合关系；建立基于任务节点的多层编码方案，与析取图模型建立映射关系，对编码进行解码以获得最大完工时间；基于深度强化学习的超启发式算法，对基于任务节点的层编码方案进行优化，获得最大完工时间最短的协同调度方案。本申请还公开了一种用于大型船舶结构件生产与运输的协同调度装置、相应的设备及存储介质。本申请通过优化生产与运输的协同调度，能够更高效地利用生产设备和运输资源，降低生产成本。

本发明授权一种用于大型船舶结构件生产与运输的协同调度方法在权利要求书中公布了：1.一种用于大型船舶结构件生产与运输的协同调度方法，其特征在于，包括： 构建大型船舶结构件制造过程生产与运输协同调度的析取图模型，所述析取图模型包括大型船舶结构件在制造过程中的多个加工任务和运输任务，表征加工任务与运输任务之间的耦合关系； 建立基于任务节点的多层编码方案，与所述析取图模型建立一一对应的映射关系，对编码进行解码以获得最大完工时间； 基于深度强化学习的超启发式算法，对基于任务节点的层编码方案进行优化，获得最大完工时间最短的协同调度方案； 所述深度强化学习的超启发式算法，包括离线训练阶段和在线应用阶段： 在离线训练阶段，通过迭代训练层次卷积神经网络模型，智能体根据当前解的状态选择合适的动作，并根据奖励函数进行更新； 在在线应用阶段，训练好的模型根据低层个体的状态输出高层个体，基于高层个体对低层个体的层编码方案依次执行邻域算子，实现优化； 其中，所述低层个体是层编码方案，所述高层个体是邻域操作的执行顺序； 所述离线训练阶段中，根据当前解的状态选择动作的过程包括： 所述当前解的状态包括运输矩阵和加工矩阵； 将运输矩阵输入到运输设备卷积神经网络模块，得到运输特征嵌入； 将加工矩阵输入到机器卷积神经网络模块，得到加工特征嵌入； 将运输特征嵌入和加工特征嵌入进行拼接，将拼接的结果输入到全连接神经网络中，输出邻域算子的Q值； 利用掩码机制选择具有最大Q值的动作，根据动作执行结果计算奖励对智能体进行更新； 所述在线应用阶段中，根据高层个体确定的邻域算子顺序，依次对低层个体的层编码方案执行邻域算子，每次执行后根据最大完工时间的变化确定是否更新低层个体： 当执行后的最大完工时间小于执行前的最大完工时间，则将低层个体更新为执行后的低层个体； 当执行后的最大完工时间不小于执行前的最大完工时间，则不更新原低层个体。

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