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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于图表示学习的生产线动态调度方法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：CN116700173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310704917.9，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于图表示学习的生产线动态调度方法是由甘明刚;张少卿;陈杰;王钢;朱轶兵;夏明月;马千兆设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图表示学习的生产线动态调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于图表示学习的生产线动态调度方法，根据生产线的资源类型数量、订单对应任务的资源需求、任务持续时间、到达时间，构建生产线动态调度模型；通过状态编码与特征嵌入表示来提取生产线调度所需要的隐含特征，形成相应的状态图表示；按照先进先出规则形成一个初始解，即调度的初始状态；通过区域选择器模块，选择状态图中每次需要重调度的区域；通过规则选择器模块，选择合适的交换动作对区域选择器输出的区域进行重调度；重复地将调度解依次输入调度选择器与规则选择器模块，并在满足终止条件后得到最终解；本发明能够得到效果卓越的生产线调度方案。

本发明授权一种基于图表示学习的生产线动态调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图表示学习的生产线动态调度方法，其特征在于，根据生产线的资源类型数量、订单对应任务的资源需求、任务持续时间、到达时间，构建生产线动态调度模型；通过状态编码与特征嵌入表示来提取生产线调度所需要的隐含特征，形成相应的状态图表示；按照先进先出规则形成一个初始解，即调度的初始状态；通过区域选择器模块，选择状态图中每次需要重调度的区域；通过规则选择器模块，选择合适的交换动作对区域选择器输出的区域进行重调度；重复地将调度解依次输入区域选择器与规则选择器模块，并在满足终止条件后得到最终解； 所述生产线动态调度模型具体为： 设定生产线有种资源类型，生产线的个订单用在线的方式以离散的时间步长到达，任意订单对应的任务具有的资源需求，到达时刻为，任务持续时间为；并作出如下假设： 1在整个生产调度过程中，每个订单对应任务的资源需求在到达时是固定已知的； 2每个订单对应任务必须持续运行直到完成，不允许抢占； 对于每个订单，定义任务开始时刻为，任务结束时刻为，任务响应比； 将订单节点对应的订单属性嵌入到维向量中，其中是任务最大持续时间；该向量对整个生产线动态调度过程中的任务属性以及资源占用状态进行编码，前维向量为，维向量描述了订单在其任务执行期间全部订单任务占用的资源量，用来表示，其中每个时间步长上所有任务所占用的资源量表示为，通常有，剩余维向量均取0，向量的最后一维表示当前调度表下订单对应的任务响应比； 计算每个订单节点的隐含特征，对于每个订单节点，为其全部子节点的集合，为其子节点的LSTM状态，则其LSTM状态为： 其中为订单节点的隐含特征，为订单节点的细胞状态，为子节点的隐含特征，为子节点的细胞状态； 最终得到调度状态图以及图中每个订单节点对应的嵌入向量与隐含特征。

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