基于深度强化学习的工艺规划方法、装置、电子设备及存储介质

本申请提供一种基于深度强化学习的工艺规划方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取样本零件的样本加工数据；根据样本加工数据构建工艺属性邻接图；根据样本加工数据构建第一特征参数和第二特征参数；构建基于马尔科夫决策过程的原始模型，将工艺属性邻接图作为马尔科夫决策过程的状态、第一特征参数作为马尔科夫决策过程的动作、第二特征参数作为马尔科夫决策过程的奖励对原始模型进行模型训练，得到目标模型；获取目标零件的目标加工特征；将目标加工特征输入目标模型，得到目标加工工艺链，其中，目标加工工艺链包括多个目标加工阶段，以及每一目标加工阶段对应的目标加工工具。本申请能够快速为零件生成准确、低成本的工艺规划。