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龙图腾网获悉南京先维信息技术有限公司申请的专利铝轧制多工序生产排产的图神经网络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：CN120494457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510992636.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权铝轧制多工序生产排产的图神经网络调度方法及系统是由贾伟;葛俊海;朱煜设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本铝轧制多工序生产排产的图神经网络调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了铝轧制多工序生产排产的图神经网络调度方法及系统，属于生产调度技术领域，包括：基于构建的铝轧制生产线数字孪生模型，结合生产工序逻辑关系与约束条件，构建铝轧制工序动态图模型；利用图神经网络提取动态图特征，生成融合局部与全局信息的状态向量，结合多目标优化算法生成初始调度方案；当产线出现扰动时，通过数字孪生模型实时感知并量化影响，采用增量式图神经网络更新动态图模型，优化初始方案，并在数字孪生环境中验证可行性；将优化方案下发至物理产线执行，通过反馈机制动态校准数字孪生模型与工序动态图模型；实现了铝轧制多工序生产的动态智能调度，提升生产效率与抗扰动能力。

本发明授权铝轧制多工序生产排产的图神经网络调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.铝轧制多工序生产排产的图神经网络调度方法，其特征在于，包括： S1：收集物理生产线的实时数据，构建铝轧制生产线数字孪生模型； S2：基于铝轧制生产线数字孪生模型，结合铝轧制生产工序间的逻辑关系和约束条件，构建铝轧制工序动态图模型； S3：利用图神经网络提取铝轧制工序动态图特征，生成包含局部和全局信息的状态向量，结合多目标优化算法生成初始调度方案； S4：当物理生产线出现扰动时，通过数字孪生模型实时感知并量化扰动影响，采用增量式图神经网络动态更新铝轧制工序动态图模型，并优化初始调度方案，同时，在数字孪生环境中验证优化后的调度方案； S5：将优化后的调度方案下发至物理生产线执行，通过建立的反馈机制，动态调整铝轧制生产线数字孪生模型和铝轧制工序动态图模型； 所述S3的具体步骤包括： S3.1：将S2中构建的铝轧制工序动态图模型输入至图神经网络，通过多层图卷积层迭代更新工序节点隐藏状态，得到第i个工序节点在第c+1层的隐藏状态向量； S3.2：通过邻域聚合，提取单个工序的上下游约束，得到局部信息； S3.3：通过堆叠多层图卷积，将局部信息传递至整个图神经网络，包含全局工序依赖网络的节点特征，其中，L表示图神经网络的层数； S3.4：在每个时间步t，对所有工序节点特征进行全局池化，结合门控循环单元，得到时间步t对应时刻的全局状态向量； S3.5：将工序节点特征与全局状态向量拼接，得到多维度状态向量； S3.6：设置优化目标函数，将多维度状态向量经编码后输入优化目标函数中，通过求解生成初始调度方案； 所述优化目标函数是为了实现最小化总生产周期、最小化设备切换成本、最大化订单准时率进行加权求和后的最小值目标。

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