买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于GNN和DRL的组合设备调度优化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：CN118551981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410704659.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于GNN和DRL的组合设备调度优化方法是由钟竞辉;黎斌;朱笔锋设计研发完成，并于2024-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GNN和DRL的组合设备调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GNN和DRL的组合设备调度优化方法，包括：根据组合设备和晶圆加工信息，捕获组合设备晶圆加工的依赖关系和加工状态；根据组合设备晶圆加工的依赖关系和加工状态，构建状态变量空间和动作变量空间；根据状态变量空间和动作变量空间，构建加工状态图，并利用图神经网络GNN提取加工状态图的特征；对提取加工状态图的特征，用构建的深度强化学习DRL调度决策模型学习该特征，通过大量加工实例的训练，得到训练好的DRL调度决策模型；对实时的组合设备晶圆加工任务，通过训练好的DRL调度决策模型输出动作决策；根据动作决策对组合设备晶圆加工进行调度。本发明可实现对组合设备晶圆加工的有效调度。

本发明授权一种基于GNN和DRL的组合设备调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GNN和DRL的组合设备调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1根据组合设备和晶圆加工信息，捕获组合设备晶圆加工的依赖关系和加工状态； 2根据组合设备晶圆加工的依赖关系和加工状态，构建状态变量空间和动作变量空间； 3根据状态变量空间和动作变量空间，构建加工状态图，并利用图神经网络GNN提取加工状态图的特征； 4对提取加工状态图的特征，用构建的深度强化学习DRL调度决策模型学习该特征，通过大量加工实例的训练，得到训练好的DRL调度决策模型； 构建的DRL调度决策模型的马尔可夫决策过程如下： 状态：对于每个决策步骤t，包括已加工步骤Lf以及未加工步骤Lw，则当前状态加工状态图Gt表示为Gt＝S,Lf,Lw，S表示总决策步骤集合；当Lf为空集时，表示刚开始加工，当Lw为空集时，表示已完成加工；对于每个加工步骤，计算其选择后对应的完成时间，假设在决策步骤t选择第i个晶圆的第j个加工步骤γi,j，则对应加工模块的完工时间PMγi,j加上对应的任务时长Пi,j实现对PMγi,j的更新，即为PMγi,j＝PMγi,j+Пi,j； 动作：对于决策步骤t，因为晶圆加工其有固定工艺，连续的工艺对应晶圆的加工路线，只有当前序步骤加工完成才能够进行后一个加工步骤的加工，因此每次决策需要选出合格操作At，其中每个晶圆在决策步骤t时最多只能有一个晶圆工艺步骤被选择，并且随着越来越多的步骤完成，At会变得越来越小； 状态转移：对于决策步骤t，每次选择合格操作At后，对Gt＝S,Lf,Lw进行更新，重复动作选择过程，直到完成加工； 奖励：奖励目标是最小化完工时间，因此在决策步骤t决策合格操作At时，根据当前加工模块的完工时间PMAt-1以及选取At后的完工时间PMAt，计算选取每个合格操作的奖励RtAt，为RtAt＝PMAt-PMAt-1，RtAt越小意味着当前步骤选择该操作的完工时间最小，即最小化该奖励； 策略：对于决策步骤t的当前状态加工状态图Gt，随机策略θGt输出合格操作At的动作概率分布PAt； 5对实时的组合设备晶圆加工任务，通过训练好的DRL调度决策模型输出动作决策，即调度决策结果； 6根据调度决策结果对组合设备晶圆加工进行调度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。