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龙图腾网恭喜北京珂阳科技有限公司申请的专利基于图神经网络模型的芯片生产物流网络优化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：CN119398462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202510001327.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于图神经网络模型的芯片生产物流网络优化方法及系统是由李清生;冯白羽;许莹设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络模型的芯片生产物流网络优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图神经网络模型的芯片生产物流网络优化方法及系统，涉及芯片生产物流优化技术领域，包括采集芯片生产线多个工艺节点的物流数据，计算节点关键度得分确定节点类型，构建包含物料传输边和基于优先级资源竞争边的多级物流网络图；划分物流子网络，确定子网络间关联强度，构建子网络状态预测器和协同调度模块，并将网络拓扑结构和节点特征输入图神经网络进行训练，得到优化模型；基于优化模型预测子网络状态变化生成资源分配方案和节点调度序列，并在预测状态超出阈值时触发调整机制，重新规划物料分配和传输路径，最终将方案转换为设备控制指令下发至工艺节点。

本发明授权基于图神经网络模型的芯片生产物流网络优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图神经网络模型的芯片生产物流网络优化方法，其特征在于，包括：采集芯片生产线上多个工艺节点的物流数据；基于物流数据计算所述工艺节点的关键度得分，根据所述关键度得分，确定节点类型；构建初始物流网络图，建立工艺节点之间的物料传输边，确定物料传输网络；基于节点类型建立基于优先级的资源竞争边，确定资源竞争网络；叠加所述物料传输网络和资源竞争网络，生成多级物流网络图；根据所述多级物流网络图中的物料传输网络划分物流子网络；基于所述资源竞争网络确定物流子网络间的关联强度；针对各物流子网络提取物料流转特征，构建子网络状态预测器；利用相邻子网络间的关联强度建立协同调度模块；将所述物流子网络的拓扑结构和节点特征输入图神经网络，以所述子网络状态预测器的输出和协同调度模块的信息为优化目标进行模型训练，得到优化后的图神经网络模型；基于优化后的图神经网络模型预测物流子网络的状态变化，结合物料传输网络的连接关系生成资源分配方案；根据资源竞争网络的优先级约束计算节点调度序列；当预测状态超出阈值时，按照节点类型的优先级顺序触发调整机制，重新规划相关子网络的物料分配和传输路径；将所述资源分配方案和节点调度序列转换为设备控制指令，下发至对应的工艺节点。

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