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龍圖騰網獲悉北京深度奇點科技有限公司申請的專利APS動態生產計劃排程系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114298426B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111656550.5，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權APS動態生產計劃排程系統是由魏紅茂;李昊天;戚驍亞;孫廣集設計研發完成，并于2021-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本APS動態生產計劃排程系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種APS動態生產計劃排程系統，包括以下排程流程，S1、輸入生產計劃信息；S2、交由APS完成數據建模，并通過生產排程算法制定生產計劃，進行排程；S3、輸出排程結果并反饋；S4、根據結果反饋，如果滿意，則可以下發生產計劃，與第三方系統集成，完成流轉，至此結束；S5、根據結果反饋，如果不滿意，則修改輸入信息，調整訂單，重復步驟S1～S4。本發明通過構建動態生產計劃排程方法，實現了數字化工廠計劃排程的動態調整；針對制造時間的波動、機器故障、預防性維護、動態插單等情況，通過神經網絡來學習到各類不確定性的概率分布，同時通過強化學習提供的在線學習機制，來動態地應對各類不確定性，為工廠的智能制造升級提供完整的解決方案。

本發明授權APS動態生產計劃排程系統在權利要求書中公布了：1.一種APS動態生產計劃排程系統，其特征在于：包括以下排程流程， S1、輸入生產計劃信息，包括原材料信息，工序信息和訂單信息； S2、交由APS完成數據建模，并通過生產排程算法制定生產計劃，進行排程； 生產排程算法包括以下步驟： 1使用GA遺傳算法，在不考慮動態特性的前提下，生成靜態排程計劃； 包括以下步驟： A、問題初始化； B、使用遺傳算子運算，通過群體智能涌現出較優解； 遺傳算子包括， 選擇算子，即通過Fitness健壯函數，判斷個體的健壯性； 交叉算子，即將兩個個體的父代染色體進行交叉重組，從而生成子代，其中交叉位置的設置為多種； 以及， 變異算子，即子代的染色體隨機化改變； 通過遺傳算子，完成從父代到子代的進化過程； C、不斷重復步驟B中的進化過程，直到滿足結束條件；結束條件可以是運行的一段時間、滿足對目標函數的期望或達到一定迭代次數； D、根據生成的最優解，按照與編碼完全相反的過程進行解碼，從而生成實際的排程計劃； 2當動態特性出現時，通過強化學習在線調整GA遺傳算法排程中的工單釋放規則與關鍵參數，使用GA遺傳算法重新進行排程； 所述的步驟2中，預先對動態特性進行分類，分為隨機因素導致的不確定性和系統動力學特性導致的不確定性兩種；同時預先設立工單釋放規則池； 當不確定性產生時，包括以下步驟， I、將動態排程問題看作MDP馬爾可夫時序模型，即由GA遺傳算法生成的排程計劃作為t-1時刻的狀態，當前不確定性產生后為t時刻的狀態； II、使用強化學習的Q-learning方法，將環境參數、原目標函數、動態特性作為模型輸入，通過試錯方法進行訓練，與工單釋放規則池中的具體規則進行匹配； III、將原目標函數作為獎勵函數，學習獎勵值最大的映射方式，將學習結果存放到Q-learning查詢表中； 所述的步驟II中，采用epsilon-greedy算法增加搜索的隨機性； 3通過神經網絡，承載不確定性的概率分布，并將此概率分布作為前饋預測，指導與調整下一次GA遺傳算法的排程結果； 4不斷重復步驟1～3，從而實現從個體智能涌現到群體智能，再從群體智能到進化個體智能的正反饋閉環，直至智能收斂； S3、輸出排程結果并反饋； S4、根據結果反饋，如果滿意，則可以下發生產計劃，與第三方系統集成，完成流轉，至此結束； S5、根據結果反饋，如果不滿意，則修改輸入信息，調整訂單，重復步驟S1～S4。

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