苏州大学田新凯获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种新型的基于多智能体强化学习的柔性制造系统动态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：CN121764010B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610256608.3，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种新型的基于多智能体强化学习的柔性制造系统动态调度方法是由田新凯;杨宏兵;王子炎;练子晗设计研发完成，并于2026-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种新型的基于多智能体强化学习的柔性制造系统动态调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种新型的基于多智能体强化学习的柔性制造系统动态调度方法，涉及智能制造技术领域，包括：构建跨域知识图谱驱动的状态空间，融合工艺知识和设备能力进行语义嵌入；建立时空异构图自适应演化的智能体协同网络，根据任务依赖度和设备耦合度动态调整拓扑结构；采用渐进式协同价值分解网络进行策略优化，精准实现信用分配；构建多尺度闭环补偿决策机制，在设备层‑产线层‑系统层形成深度耦合与闭环反馈，本发明显著提升了柔性制造系统的调度效率和鲁棒性。
本发明授权一种新型的基于多智能体强化学习的柔性制造系统动态调度方法在权利要求书中公布了：1.一种新型的基于多智能体强化学习的柔性制造系统动态调度方法，其特征在于，包括： 获取柔性制造系统中的原始目标数据，基于所述原始目标数据构建跨域知识图谱驱动的状态空间； 将设备中的制造单元映射为智能体，将所述智能体作为节点构建时空异构图拓扑结构的智能体协同网络； 从所述智能体协同网络中获取智能体的全局态势表征，并结合智能体的局部观测信息，智能体决策生成调度动作； 执行所述调度动作，并基于预设的全局价值函数计算动作奖励，构建相应的经验样本，所述经验样本包括当前状态、调度动作、动作奖励、下一状态以及完成标志；所述当前状态和所述下一状态为从状态空间中获取的状态表征向量和从智能体协同网络中获取的全局态势表征； 采用优先经验回放机制对高价值的经验样本进行加权采样，利用渐进式目标网络更新智能体的策略参数。
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