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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于蒙特卡洛树搜索算法的混流制造车间调度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：CN117369378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202311296594.0，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于蒙特卡洛树搜索算法的混流制造车间调度方法及系统是由王美林;梁凯晴;胡凯航;李俊煜;杨国立;谢兴;宋烨兴设计研发完成，并于2023-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于蒙特卡洛树搜索算法的混流制造车间调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于蒙特卡洛树搜索算法在混流制造车间调度方法，先采集车间作业数据，将其处理成马尔可夫决策链数据，构建一个多输入通道的卷积神经网络，根据多输入通道的卷积神经网络出的预测价值和预测概率，使用以蒙特卡洛搜索树算法为奖励函数的DDQN算法，对各节点进行扩展、选择、模拟、反向更新与训练，获得知识模型，调用知识模型，根据制造车间各资源信息的实时数据，输出最优调度决策。本发明通过使用以蒙特卡洛搜索树算法为奖励函数的DDQN算法获得的知识模型来输出调度决策，提高车间生产效率。

本发明授权基于蒙特卡洛树搜索算法的混流制造车间调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于蒙特卡洛树搜索算法在混流制造车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集并记录从智能车间一次订单下放起至成品加工完毕的作业数据； S2：将步骤S1采集的作业数据分类处理成马尔可夫决策数据链； S3：构建多通道输入的卷积神经网络A； S4：将步骤S2中的得到的马尔可夫决策数据链随机抽取k条，将抽取到的数据链中的数据，根据资源属性整合成多通道资源视图状态si，将多通道资源视图状态si输入多通道输入的卷积神经网络A，获得预测价值以及预测概率； S5：构建卷积神经网络B，根据预测价值以及预测概率，使用以蒙特卡洛搜索树算法为奖励函数的DDQN算法，通过扩展、选择、模拟和反向更新与训练卷积神经网络B，获得知识模型以及最终结果价值FV； S6：判断最终结果价值FV是否收敛，若未收敛则执行步骤S4，若收敛则执行步骤S7； S7：调用知识模型，根据制造车间各资源信息的实时数据，匹配车间的实时多通道状态s，对当前任务输出当前最优调度决策； S8:根据制造车间各资源信息的实时数据判断当前任务是否执行完成，若还未执行完成，则返回执行步骤S7，若已完成当前任务则结束运行。

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