基于强化学习的无人实验室样品自动调控方法及系统

本发明属于实验控制技术领域，尤其涉及基于强化学习的无人实验室样品自动调控方法及系统，该方法首先通过聚类算法与区块链技术构建反映实验原子子实验、逻辑关系及优先级的有向需求链；进而利用智能合约将其映射至由实验设备优先级与实时负载构成的流程控制验证链，并结合分布式强化控制模型生成前置控制指令序列；该模型融合子实验准确率、验证通过概率、实现效率及交互风险转移矩阵，依托强化学习与实验标准验证链动态优化决策；最终通过指令执行实现样品自动化配置；本发明实现了跨实验的全局协调与实时异常追踪，显著提高了配置准确率与效率，降低了操作风险。