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！

龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利库内分拣作业系统仿真优化方法、设备及介质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：CN121580877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610123797.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权库内分拣作业系统仿真优化方法、设备及介质是由刘金金;周贤涛;陈雲;徐雪松设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本库内分拣作业系统仿真优化方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种库内分拣作业系统仿真优化方法、设备及介质，步骤包括：步骤S01.构建库内分拣作业系统的仿真模型；步骤S02.在构建的仿真模型中基于双目标网络的深度强化学习模型进行分拣任务仿真训练，并获取仿真训练过程中各分拣工位的状态参数；步骤S03.根据步骤S02获取的各分拣工位的状态参数识别出仿真模型的产线结构中所需优化节点，根据识别出的所需优化节点构建分流路径得到产线结构的优化方案；步骤S04.根据得到的优化方案对仿真模型的拓扑结构进行优化重构，生成优化后的仿真模型。本发明能够系统性提升分拣性能，平衡分拣正确率与效率，同时确保优化效果持续、稳定。

本发明授权库内分拣作业系统仿真优化方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种库内分拣作业系统仿真优化方法，其特征在于，步骤包括： 步骤S01.构建库内分拣作业系统的仿真模型，模型包括由多条传送带构成的传送网络、多个分拣工位以及用于模拟分拣订单处理流程的订单处理模块； 步骤S02.在构建的所述仿真模型中基于双目标网络的深度强化学习模型进行分拣任务仿真训练，并获取仿真训练过程中各分拣工位的状态参数，所述双目标网络包括本地网络以及目标网络，DQN通过神经网络逼近Q值函数，所述本地网络用于选择当前最优动作，所述目标网络用于计算目标Q值并定期从本地网络同步参数； 步骤S03.根据步骤S02获取的各分拣工位的状态参数识别出所述仿真模型的产线结构中所需优化节点，根据识别出的所需优化节点构建分流路径得到产线结构的优化方案； 步骤S04.根据步骤S03得到的优化方案对所述仿真模型的拓扑结构进行优化重构，生成优化后的仿真模型； 步骤S02中，目标网络按照下式计算Q值： 其中，表示目标网络，表示本地网络，表示折扣因子，表示即时奖励，表示本地网络参数，表示目标网络参数，和分别表示更新的下一状态和动作； 深度强化学习模型在经验回放过程中，采用基于时序差分误差的优先级采样策略进行采样，其中，样本的采样概率的计算表达式为： 其中，为第i个样本的TD误差，为控制采样偏好程度，为预设的常数； 根据采样概率调整样本对应的重要性采样权重： 其中，为第i个样本的重要性采样权重，β为控制偏差修正强度，表示总样本数。

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湖南工商大学，其通讯地址为：410205 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569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。