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龍圖騰網獲悉中國海洋大學申請的專利一種基于深度強化學習的拆解線平衡方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120297153B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510748510.5，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于深度強化學習的拆解線平衡方法是由許曉偉;侍若虹;石碩設計研發完成，并于2025-06-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度強化學習的拆解線平衡方法在說明書摘要公布了：本發明屬于人工智能技術領域，公開了一種基于深度強化學習的拆解線平衡方法，包括以下步驟：S1：對拆解產品信息預處理；S2：定義人體疲勞影響因素；S3：定義符號、決策變量和約束關系，建立拆解目標函數；建立疲勞與目標函數之間的關系，建立人體疲勞影響的拆解線平衡問題數學模型；S4：將S3建立好的數學模型轉化為馬爾可夫決策過程MDP；S5：設計基于Q?learning算法的DDQN網絡模型結構，得到最優目標函數值。本發明將疲勞累積與恢復公式嵌入拆解線優化，并以最小化拆解時間為目標函數建立數學模型，利用結合了transformer的DDQN強化學習算法求解目標函數，實現拆解線平衡優化。

本發明授權一種基于深度強化學習的拆解線平衡方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的拆解線平衡方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： S1：對拆解產品信息預處理，使用約束矩陣來表示產品任務之間的約束關系； S2：定義人體疲勞影響因素； S3：定義符號、決策變量和約束關系，建立拆解目標函數；建立疲勞與目標函數之間的關系，將實際問題轉化為數學問題，進而建立人體疲勞影響的拆解線平衡問題數學模型； S4：將S3建立好的數學模型轉化為馬爾可夫決策過程MDP，設計狀態空間、動作空間； 所述S4中，馬爾可夫決策過程MDP，包括狀態空間S、動作空間A、狀態轉移概率P、獎勵函數R；其中，狀態空間S由工作站任務分配序列和合法操作標識兩個部分構成，第一部分用于表示目前工作站的任務分配序列，這一部分包含已經分配的任務在工作站上的分配信息，第二部分代表可執行的合法操作，這些合法操作界定了在當前狀態下可行的動作范圍，這些合法操作受到拆卸優先關系的約束；動作空間A表示將任意任務分配到任意工作站；獎勵函數R表示執行每個動作后根據目標函數計算的拆解時間；狀態轉移概率P表示一個狀態轉移到另一個狀態的概率； S5：設計基于Q-learning算法的DDQN網絡模型結構，根據S3中目標函數設置獎勵函數計算方式，得到最優目標函數值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國海洋大學，其通訊地址為：266100 山東省青島市嶗山區松嶺路238號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。