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龙图腾网获悉深圳方圆自动化设备有限公司申请的专利多AGV柔性作业车间的多目标优化调度方法及系统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：CN119668304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510175157.6，技术领域涉及：G05D1/698；该发明授权多AGV柔性作业车间的多目标优化调度方法及系统是由王庆丰;陆升觉设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本多AGV柔性作业车间的多目标优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多AGV柔性作业车间的多目标优化调度方法及系统。该方法：采集作业车间布局数据、AGV运行参数和生产任务数据，并构建调度系统基础模型；进行递归神经网络训练和物理约束模型集成，得到混合调度预测模型；进行子任务分解和路径搜索处理，通过约束线性化转换得到双目标优化模型；对双目标优化模型进行粒子群优化求解，通过自适应权重策略和约束转换的两阶段迭代计算，得到非支配解集；对非支配解集进行多维评价计算，得到最优调度执行方案；对混合调度预测模型进行模型反馈更新，得到目标调度预测模型。本发明实现了任务完成时间和能源消耗的多目标平衡，提高了系统的实时响应能力和运行稳定性。

本发明授权多AGV柔性作业车间的多目标优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多AGV柔性作业车间的多目标优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集作业车间布局数据、AGV运行参数和生产任务数据，并构建调度系统基础模型； 基于所述调度系统基础模型中的AGV历史运行数据进行递归神经网络训练和物理约束模型集成，得到混合调度预测模型；具体包括：对所述调度系统基础模型中的AGV运行轨迹数据、任务执行时间数据和能源消耗数据进行数据集划分，并进行时序切分，得到训练样本集；将所述训练样本集输入批量归一化层进行数据标准化处理，并通过随机旋转和平移对轨迹数据进行数据增强，得到增强训练数据矩阵；对所述增强训练数据矩阵进行分批，通过长短时记忆网络单元进行时序特征提取，得到AGV状态特征向量；将所述AGV状态特征向量输入包含3个隐藏层的递归神经网络，通过Adam优化器进行参数优化，得到第一神经网络模型；对所述第一神经网络模型的隐藏层进行dropout处理，并在验证损失连续N次未下降时触发早停机制，得到第二神经网络模型；基于所述调度系统基础模型，将AGV运动学方程、时间窗口约束和能源消耗函数构建为拉格朗日约束项，得到物理约束损失函数；对所述物理约束损失函数和神经网络预测损失进行加权组合，得到混合优化目标函数，并将所述混合优化目标函数输入所述第二神经网络模型，通过反向传播算法迭代计算得到混合调度预测模型； 获取所述混合调度预测模型输出的AGV状态特征向量和任务需求特征，并进行子任务分解和路径搜索处理，通过约束线性化转换得到双目标优化模型； 对所述双目标优化模型进行粒子群优化求解，通过自适应权重策略和约束转换的两阶段迭代计算，得到非支配解集； 对所述非支配解集进行多维评价计算，得到最优调度执行方案； 将所述最优调度执行方案输入AGV控制系统，对所述混合调度预测模型进行模型反馈更新，得到目标调度预测模型。

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