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龙图腾网获悉北京能科瑞元数字技术有限公司申请的专利一种基于AI多智能体协同的离散制造产能预测方法、介质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：CN121031923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511573938.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于AI多智能体协同的离散制造产能预测方法、介质及系统是由祖军;赵岚;刘禹宁设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI多智能体协同的离散制造产能预测方法、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI多智能体协同的离散制造产能预测方法、介质及系统，属于AI多智能体协同制造技术领域，本发明通过构建分布式多智能体协同架构将设备物料人力资源抽象为智能体并配置时间同步机制，建立智能体状态感知层运用人工智能技术实时监测各类资源状态，构建基于图神经网络的智能体协同决策网络采用博弈论和一致性算法实现稳定收敛，建立历史数据预处理模块通过数据清洗和特征工程提取关键生产特征并根据数据缺失率选择处理策略，建立产能预测结果输出与反馈优化机制根据预测误差自适应调整模型参数，解决了离散制造系统中异构资源状态信息孤立分散导致产能预测精度低且无法实时动态调整的技术问题。

本发明授权一种基于AI多智能体协同的离散制造产能预测方法、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI多智能体协同的离散制造产能预测方法，其特征在于，包括构建分布式多智能体协同架构，将生产系统中的设备资源抽象为设备智能体、物料资源抽象为物料智能体、人力资源抽象为人力智能体，每个智能体配置时间戳同步机制和预测性数据传输接口；建立智能体状态感知层，设备智能体通过AI视觉检测技术和传感器网络得到设备状态数据，物料智能体基于自然语言处理技术得到物料状态数据，人力智能体运用知识图谱技术得到人力状态数据；构建智能体协同决策网络，采用图神经网络建立智能体间关系拓扑结构，引入博弈论算法和一致性算法，通过分布式协商机制和优先级策略得到协同决策结果；建立历史数据预处理模块，采集历史订单数据、生产过程数据和智能体交互数据，通过数据清洗和特征工程得到预处理特征数据；构建产能预测核心模型，采用改进型长短期记忆网络融合注意力机制处理预处理特征数据和协同决策结果，结合迁移学习技术，输出初始产能预测值；建立多智能体动态协商机制，智能体通过分布式算法重新协商资源分配策略得到更新协商结果，产能预测核心模型根据更新协商结果和新增数据进行在线学习更新得到动态产能预测值；建立产能预测结果输出与反馈优化机制，将动态产能预测值传递给生产调度系统，同时收集实际产能数据与动态产能预测值对比得到预测误差； 所述产能预测核心模型包含输入层、双向编码层、注意力融合层和输出预测层，注意力融合层采用多头自注意力机制，注意力头数设置为8个，每个注意力头维度为64维，通过查询-键值-数值三元组计算注意力权重，注意力权重的动态调整公式表述如下： ； 式中，为注意力权重调整因子，为智能体协同度指标，为最大协同度参考值，为数据完整性指标，表示为；为总数据量；为生产复杂度指标为参考复杂度值，根据历史平均复杂度确定，为权重系数。

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