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龍圖騰網恭喜北京珂陽科技有限公司申請的專利基于深度強化學習的半導體制造設備分組工作方法及系統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：CN119398466B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202510007920.4，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權基于深度強化學習的半導體制造設備分組工作方法及系統是由張磊;李樹盛;馮白羽設計研發完成，并于2025-01-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的半導體制造設備分組工作方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度強化學習的半導體制造設備分組工作方法及系統，涉及半導體制造技術領域，包括采集設備實時運行數據，提取時序統計特征和耦合特征，生成設備動態性能評分，并構建性能特征向量。利用深度強化學習和微粒群優化算法生成初始分組方案，并通過雙重Q網絡和時序差分學習算法進行優化。最后，構建基于圖結構的群體協同評價網絡，通過多層圖卷積網絡提取局部組合特征和全局拓撲特征，并利用雙層評價準則迭代優化分組方案，直至滿足預設收斂閾值，輸出最終分組方案。本發明能夠有效提高設備分組效率，優化資源配置，提升整體生產效率。

本發明授權基于深度強化學習的半導體制造設備分組工作方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的半導體制造設備分組工作方法，其特征在于，包括：采集多臺半導體制造設備在連續加工周期內的實時運行數據，通過滑動窗口機制對所述實時運行數據進行分段采樣，在每個滑動窗口內提取參數的時序統計特征和參數間的耦合特征，將所述時序統計特征和耦合特征輸入預先訓練的循環神經網絡，生成設備性能的時序表征，結合工藝專家經驗構建分層評價體系，生成半導體制造設備的動態性能評分，基于所述動態性能評分構建自適應權重的性能特征向量；將所述性能特征向量輸入深度強化學習環境，構建考慮設備狀態遷移的馬爾可夫決策過程模型，將設備狀態空間和分組動作空間映射為微粒群優化問題，將分組方案編碼為微粒位置向量，通過迭代優化搜索得到初始分組方案；基于所述初始分組方案構建雙重Q網絡，所述雙重Q網絡包含在線評估網絡和目標價值網絡，通過經驗回放緩存池存儲歷史決策序列，基于所述歷史決策序列構建時序差分學習算法，計算多維獎勵值，根據所述多維獎勵值更新在線評估網絡的參數，對所述初始分組方案進行優化得到候選分組方案；構建基于圖結構的群體協同評價網絡，將所述候選分組方案中的設備組關系構建為動態加權圖，將所述動態加權圖輸入多層圖卷積網絡，提取設備組內的局部組合特征和設備組間的全局拓撲特征，構建雙層評價準則，當所述雙層評價準則的評價結果未達到預設閾值時，根據所述局部組合特征和全局拓撲特征生成新的設備分配方案，將所述設備分配方案的執行結果作為新的狀態矩陣輸入深度強化學習環境進行更新，重復執行設備重分配過程，直至所述雙層評價準則滿足預設收斂閾值，輸出最終的設備分組方案。

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