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龍圖騰網恭喜長沙礦冶研究院有限責任公司申請的專利一種基于強化學習的退役電池拆解調度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：CN119849887B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13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：202510329340.7，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種基于強化學習的退役電池拆解調度方法是由黃勇;夏星;卓曉軍;劉洋;肖盛旺設計研發完成，并于2025-03-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于強化學習的退役電池拆解調度方法在說明書摘要公布了：本發明涉及資源再生技術領域，公開了一種基于強化學習的退役電池拆解調度方法。方法包括：獲取拆解機器的機器狀態，基于電池拆解工藝步驟構建圖矩陣編碼，基于Conv2dk1塊與Conv2dk3塊構建提取電池的不同部位間連接性與拓撲結構的MGCN單元，根據MGCN單元構建多圖卷積網絡；將機器狀態和圖矩陣編碼輸入多圖卷積網絡獲取拆解權重；根據拆解權重結合深度搜索獲取優化拆解路徑，并按照優化拆解路徑完成退役電池的拆解，解決了現有的現有的強化學習等模型在應用至電池拆解調度時效率低下的問題。

本發明授權一種基于強化學習的退役電池拆解調度方法在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的退役電池拆解調度方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：獲取拆解機器的機器狀態，基于電池拆解工藝步驟構建圖矩陣編碼，基于Conv2dk1塊與Conv2dk3塊構建提取電池的不同部位間連接性與拓撲結構的MGCN單元，根據MGCN單元構建多圖卷積網絡； 所述MGCN單元為三輸入單輸出的多源信息融合特征提取單元，所述MGCN單元包括輸入層、融合提取層、加權層以及輸出層； 所述輸入層包括三個分別提取三種輸入的局部特征的Conv2dk1塊； 所述融合提取層包括融合塊與提取空間關系的Conv2dk3塊； 所述加權層包括SE塊； 所述輸出層包括進行線性變換和維度壓縮的Conv2dk1塊和輸出塊； 所述根據MGCN單元構建多圖卷積網絡包括：所述根據MGCN單元構建動作模塊與價值模塊，基于所述動作模塊與價值模塊構建多圖卷積網絡； 所述動作模塊基于機器狀態與圖矩陣編碼提取多尺度特征獲取拆解權重； 所述價值模塊獲取動作模塊提取的多尺度特征并結合激勵函數優化所述拆解權重； 所述激勵函數通過如下公式表示： R＝λ1·r1+λ2·r2+λ3·r3+λ4·r4+λ5·r5； 其中，R表示激勵函數，r1表示平均完成時間，r2表示工序等待時間，r3表示延遲懲罰，r4表示裝配拆卸時間，r5表示工位處理能力，λ1,λ2,λ3,λ4,λ5均表示權重系數； 步驟2：將機器狀態和圖矩陣編碼輸入多圖卷積網絡獲取拆解權重； 步驟3：根據拆解權重結合深度搜索獲取優化拆解路徑，并按照優化拆解路徑完成退役電池的拆解。

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長沙礦冶研究院有限責任公司，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市岳麓區麓山南路966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”。