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龙图腾网恭喜浙江华东工程数字技术有限公司;中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利基于深度强化学习的土方施工动态调度方法、设备和存储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：CN119624047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510148941.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于深度强化学习的土方施工动态调度方法、设备和存储介质是由沈颖乐;袁建平;唐松强;刘国阳;余涛设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的土方施工动态调度方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度强化学习的土方施工动态调度方法、设备和存储介质，方法包括：获取施工信息，确定约束条件和施工设备的集成调度目标，设定目标函数；将施工设备的集成调度问题表述为马尔科夫动态决策过程，生成第一智能体；基于NSGA‑Ⅱ和DDQN算法设计奖励函数对第一智能体进行训练；生成初始调度方案，并基于该方案执行虚拟调度；基于假设的扰动事件补充约束条件，通过马尔科夫动态决策过程生成第二智能体；对初始调度方案中的作业进行区分，根据区分结果设计NSGA‑Ⅱ算法的编码和解码方法；基于设计编解码后的NSGA‑Ⅱ算法和DDQN算法设计奖励函数对第二智能体进行训练；将训练稳定后的智能体部署在实际施工环境中，生成动态调度决策。

本发明授权基于深度强化学习的土方施工动态调度方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的土方施工动态调度方法，其特征在于，包括如下步骤：获取施工环境、施工流程和施工设备信息，基于获取的信息确定约束条件和施工设备的集成调度目标，并设定目标函数；将施工设备的集成调度问题表述为马尔科夫动态决策过程，生成用于解决施工设备集成调度问题的第一智能体；基于NSGA-Ⅱ算法和DDQN算法设计第一多目标奖励函数，包括：设定多级别的奖励函数值；将NSGA-II算法的最小距离解和DDQN算法的最小距离解分别进行回溯，得到每一步调度对应的三个目标函数值；将两个算法的目标函数值进行对比，选取较小值与当前状态下的目标函数值进行比较，作为奖励函数的输入，奖励函数根据比较结果输出奖励函数值；将三个奖励函数值相加作为最终的奖励值；根据所述第一多目标奖励函数对第一智能体进行训练；通过训练完成的第一智能体生成初始调度方案，并基于该初始调度方案执行虚拟调度；基于假设的扰动事件补充所述约束条件，通过马尔科夫动态决策过程生成用于解决扰动条件下施工设备集成调度问题的第二智能体；对初始调度方案中的作业进行区分，根据区分结果设计NSGA-Ⅱ算法的编码和解码方法，保留初始调度方案中不受影响的部分，对受影响的部分执行重调度；基于设计编解码后的NSGA-Ⅱ算法和DDQN算法设计第二多目标奖励函数，根据所述第二多目标奖励函数对第二智能体进行训练；将训练稳定后的第一智能体和第二智能体部署在实际施工环境中，生成真实故障事件下施工设备的动态调度决策。

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