该规划器在拆卸序列优化中显式考虑零件磨损、断裂、变形和腐蚀等失效特征，通过深度强化学习生成时间最优的拆卸路径，可缩短再制造前处理周期。
Cui, Jia · Yang, Can · Jinliang, Zhang · Tian, Sisi · 刘加一 · 徐文君
IET Collaborative Intelligent Manufacturing 2023
用模糊模型定量评估零件失效程度，并融入拆卸信息模型，使规划更符合实际状态。
通过深度强化学习生成时间最优拆卸序列，比传统方法拆卸效率更高。
以双轴联轴器为案例验证了所提方法，并与其它方法比较证明其有效性。