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龙图腾网获悉扬腾创新(福建)信息科技股份有限公司申请的专利一种基于数字孪生的制造系统的智能决策分析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：CN120218679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510687618.8，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于数字孪生的制造系统的智能决策分析方法及系统是由张伟设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的制造系统的智能决策分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数字孪生领域，尤其涉及一种基于数字孪生的制造系统的智能决策分析方法及系统，本发明通过元学习与对抗训练的深度融合，提升数字孪生模型在新兴市场小样本场景下的泛化能力和适应性，缓解了数据稀缺导致的预测失真问题，并结合生成式增强技术扩充高质量训练样本，同步构建的多目标弹性调度机制，在数字孪生环境中实现了生产策略的动态优化与可行性验证，最终形成闭环优化的智能决策体系。本发明通过元学习与对抗训练的深度融合，并结合生成式增强技术扩充高质量训练样本，同步构建的多目标弹性调度机制，在数字孪生环境中实现了生产策略的动态优化与可行性验证，最终形成闭环优化的智能决策体系。

本发明授权一种基于数字孪生的制造系统的智能决策分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的制造系统的智能决策分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S100，通过从源域数据中抽取多组模拟任务，训练一个具备快速适应能力的基模型，基模型先在每个小任务的支持集上微调参数，再根据所有任务的查询集表现反向更新初始参数，最终获得能快速适配新市场的元知识库； S200，在目标域小样本上，采用对抗训练策略对齐源域与目标域特征，特征提取器被强制学习域不变表示，而领域分类器则试图区分数据来源，同时动态调整预测损失与对抗损失的权重，防止小样本过拟合导致的负迁移； S300，基于目标域稀缺数据和领域知识图谱，利用条件扩散模型生成大量合成数据，并通过分布一致性检验和预训练模型筛选，构建增强数据集； S400，在数字孪生中加载增强数据与适配模型，运行多目标深度强化学习算法，结合实时反馈动态调整订单满足率、库存成本的权重，最终从帕累托最优解集中选取最优调度策略； 在S400中，包括以下步骤： S410，环境初始化：加载虚拟工厂模型并注入增强数据； S420，多目标深度强化学习策略训练：构建Actor-Critic架构，优化三目标： Actor网络：输入状态，输出动作； Critic网络：评估动作价值，含三个输出头： ； 目标函数： ； 其中，为Actr网络，参数为，为Critic网络，参数为，为状态向量，为动作向量，为行为策略生成的状态分布，为方差惩罚系数，为动作的方差，为成本评估值，为服务质量评估值，为可行性评估值，表示目标函数，为期望算子，表示动作的方差； S430，动态权重调整机制：根据数字孪生实时反馈调整目标权重； S440，虚拟-物理闭环验证：在数字孪生中执行策略，验证可行性； S450，帕累托前沿策略选择：从非支配解集中选取最优策略。

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