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龙图腾网恭喜福建礼恩科技有限公司申请的专利基于AI驱动的电缆生产线自适应生产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：CN119624078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510169885.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于AI驱动的电缆生产线自适应生产调度方法是由林国凯;赖建华;潘也设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI驱动的电缆生产线自适应生产调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于AI驱动的电缆生产线自适应生产调度方法，包括以下步骤：S1：采集生产线数据并预处理；S2：基于预处理后的生产线数据，建立数据驱动的生产过程模型；S3:基于构建的生产过程模型，采用粒子群优化算法生成初始调度方案;S4:基于初始调度方案，将任务分配到具体工位与设备，生产线执行方案；S5:监控任务的执行过程，收集工艺偏差；结合深度强化学习，根据实时生产状态调整调度。本发明能够在复杂多约束环境下生成高效的调度方案，并通过实时监控任务执行和反馈工艺偏差，实现动态的自适应调度优化，从而有效适应电缆生产线中突发事件和快速变化的生产需求。

本发明授权基于AI驱动的电缆生产线自适应生产调度方法在权利要求书中公布了：1.基于AI驱动的电缆生产线自适应生产调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集生产线数据，包括设备运行数据、生产任务数据、库存数据和环境数据，并预处理；S2：基于预处理后的生产线数据，建立数据驱动的生产过程模型；所述生产过程模型为双层模型架构，包括任务流程模型和资源状态模型，具体如下：任务流程模型，动态描述任务的执行顺序、工艺要求和调度约束，采用有向无环图建模，每个任务作为一个图的节点Ta，通过边eab表示任务间依赖关系；资源状态模型，通过资源消耗和分配规则描述生产过程中材料和设备的状态；将资源视为约束条件，限制任务的分配和执行；S3:基于构建的生产过程模型，采用粒子群优化算法生成初始调度方案;S4:基于初始调度方案，将任务分配到具体工位与设备，生产线执行方案；S5:监控任务的执行过程，收集工艺偏差；结合深度强化学习，根据实时生产状态调整调度；所述任务流程模型，具体如下：将所有生产任务建模为一个有向无环图G=V,E，其中： 是任务集合，每个任务表示一个节点； 是任务与任务间的依赖关系集合；表示任务是任务的前置任务,；无环性： 即避免循环依赖以保证任务流的拓扑顺序合法；其中，任务Ta对应于DAG图中的一个节点,任务Ta属性集合包括： ，其中分别为任务的任务结束时间，任务开始时间，任务持续时间，任务资源集合和任务优先级；任务约束包括时间约束和资源约束，具体如下： ，后置任务的开始时间必须晚于或等于其前置任务的结束时间； ，任务Ta的开始时间必须在其最早开始时间和最晚开始时间范围内； ，在任意时刻t，对第k种资源Rk，运行中的任务总资源使用量不能超过资源最大容量；activet为时间t时刻正在执行的任务集合；为任务对资源Rk的消耗；若因实时变化导致资源供给减少，库存剩余Rkt低于需求，则调整受影响任务的开始时间： ；其中treplenishk表示资源Rk补充的时间点。

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