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申请/专利权人：西安交通大学

摘要：本发明公开了种大规模模糊柔性作业车间调度方法及相关设备，将工序节点的初始特征向量作为图Transformer的图神经网络的输入，得到工序节点的高维特征向量；将工序节点、机器节点和析取弧的初始特征向量使用浅层多层感知器映射到潜在空间的模糊析取图的节点嵌入中，并采用图Transformer的简化全局注意力机制将所述潜在空间的模糊析取图的节点嵌入映射为最终特征输出向量；将工序节点的高维特征向量和最终特征输出向量加权求和，并将加权求和后的特征输入决策网络，输出工序‑机器对动作；计算决策网络的决策损失；重复迭代，直至所有工件的工序都被确定加工机器以及加工顺序，并根据决策损失更新决策网络的参数。其目的在于解决因GNN消息传递规则的异质性、信息过度压缩、长距离依赖关系和图不完整，导致的无法求解大规模的模糊作业车间调度问题以及难以求得高质量的结果的问题。

主权项：1.一种大规模模糊柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括：S1、构建大规模模糊柔性车间调度问题的马尔可夫决策模型；所述马尔可夫决策模型包括与大规模模糊柔性车间调度问题相关的状态、动作、奖励、状态转移和策略，所述策略包括抽样策略和贪婪策略；S2、将大规模模糊柔性车间调度问题表示为工件、工序以及加工机器之间约束关系的模糊析取图；所述模糊析取图包含若干工序节点、机器节点和析取弧，所述析取弧为工序与机器之间的连接；S3、定义所述工序节点、机器节点和析取弧的状态特征，并分别处理成初始特征向量的形式；S4、将工序节点的初始特征向量作为图Transformer的图神经网络的输入，得到工序节点的高维特征向量；S5、将工序节点、机器节点和析取弧的初始特征向量使用浅层多层感知器映射到潜在空间的模糊析取图的节点嵌入中，并采用图Transformer的简化全局注意力机制将所述潜在空间的模糊析取图的节点嵌入映射为最终特征输出向量；S6、将工序节点的高维特征向量和最终特征输出向量加权求和，并将加权求和后的特征输入决策网络，输出工序-机器对动作；S7、计算决策网络的决策损失；S8、重复S3至S7，直至所有工件的工序都被确定加工机器以及加工顺序，并根据决策损失更新决策网络的参数。

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