发明专利已授权

一种基于强化学习的废旧手机目标拆解序列优化方法

📄 申请号：CN202210577807.6 📄 发布日：2026/08/05

著录项目信息

申请日

2022-05-25

公开号

CN115048859A

公开日

2022-09-13

申请人

青岛科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06K9_62 , G06F17_16 , G06F111_04 ,

技术画像

所属领域

强化学习人工智能算法工业机器人自动控制系统强化学习

应用场景

废旧电子产品回收, 手机拆解, 资源循环利用, 工业自动化, 智能制造

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摘要

本发明公开了一种基于强化学习的废旧手机目标拆解序列优化方法，首先分析待拆解手机零件之间的约束关系，建立四元组混合图，在此基础上搭建手机目标拆解的环境，确定当前的手机拆解状态以及后续可行的拆解动作，然后将废旧手机目标拆解序列问题用马尔科夫决策过程形式化，在此基础上对奖惩函数赋值并建立状态‑动作‑奖励值矩阵，利用状态‑动作‑奖励值矩阵对Q‑learning算法中的Q函数进行训练，最终利用训练后的Q函数和形式化后的拆解目标函数进行搜寻，得到拆解至目标零件的最优拆解序列。本发明以四元组混合图为基础搭建了更容易编译的强化学习环境，并且将无模型的强化学习算法用于废旧手机目标拆解序列问题，降低了模型构建的困难。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于忆阻器阈值特性的神经元自学习电路

当前第 / 件

基于深度强化学习的机械臂智能阻抗控制方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

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