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龍圖騰網獲悉昆明理工大學申請的專利一種面向汽車制造的基于多尺度圖注意力機制的分布式柔性作業車間調度方法及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：CN120146147B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510630742.0，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種面向汽車制造的基于多尺度圖注意力機制的分布式柔性作業車間調度方法及系統是由張梓琪;黃銅;許延軒;錢斌;胡蓉設計研發完成，并于2025-05-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向汽車制造的基于多尺度圖注意力機制的分布式柔性作業車間調度方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及汽車制造技術領域，且公開了一種面向汽車制造的基于多尺度圖注意力機制的分布式柔性作業車間調度方法及系統，本發明首先獲取分布式柔性作業車間約束項和優化目標最大完工時間，并構建節能分布式柔性作業車間調度模型，將異構圖通過多尺度中心擴張注意窗口首先對異構圖進行多尺度擴張，并對異構圖中不同的節點類型采用兩種不同算法的嵌入。該方法通過采用PPO?AC算法優化的調度策略能夠更有效地處理作業沖突和資源分配問題，減少了因調度不當引起的機器空轉和等待時間。在實驗環境中，使用本發明的調度策略，作業車間的整體作業完成時間平均縮短了20%，提高了生產效率。

本發明授權一種面向汽車制造的基于多尺度圖注意力機制的分布式柔性作業車間調度方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種面向汽車制造的基于多尺度圖注意力機制的分布式柔性作業車間調度方法，其特征在于：包括以下步驟： S1、獲取分布式柔性作業車間約束項和優化目標最大完工時間，并構建節能分布式柔性作業車間調度模型； 所述分布式柔性作業車間約束項包括：作業分配約束、機器占用約束、機器可用性約束、操作順序約束、時間計算、作業間無沖突約束和最大完工時間定義； S2、將分布式柔性作業車間調度模型建模為單智能體的馬爾科夫決策過程； S3、獲取分布式柔性作業車間的加工信息并整理成加工特征矩陣，并將加工特征矩陣表示為異構圖，將異構圖通過多尺度中心擴張注意窗口首先對異構圖進行多尺度擴張，并對異構圖中不同的節點類型采用兩種不同算法的嵌入，最終得到異構圖嵌入； 所述步驟S3中的具體步驟如下： S3.1、采用多尺度中心擴張注意窗口對異構圖進行擴展； 首先以原圖為基礎，找出關鍵節點，即圖中的圖，特別的是，在時，，即帶選擇節點集，，，之后以關鍵節點為中心，向外尋找與關鍵節點距離為r的相關節點組成的子圖，經過多尺度擴張后獲得異構圖集,其中為異構圖經過多尺度中心擴張注意窗口對異構圖進行擴展得到的尺度為r，其中的異構圖子圖，為原始異構圖，進行級聯并送入MLP，得到動作在狀態處的優先級索引，對每個動作的優先級索引進行歸一化得到概率分布；S3.2、將擴張后的異構圖輸入到自適應多節點嵌入異構圖神經網絡中進行嵌入，所述自適應多節點嵌入異構圖神經網絡對于擴張后的異構圖進行嵌入具體包括對機器節點嵌入、工廠節點嵌入、操作節點嵌入和圖嵌入，在嵌入完成后進行聚合，最終得到異構圖嵌入； 所述自適應多節點嵌入異構圖神經網絡進行機器節點嵌入包括兩條元路徑，第一條是機器節點到操作節點，采用自注意力機制進行路徑嵌入，第二條是機器節點到工廠節點，采用自注意力機制進行路徑嵌入，并將兩條元路徑的嵌入結果采用自注意力機制進行路徑聚合得到機器嵌入特征； 所述自適應多節點嵌入異構圖神經網絡進行工廠節點嵌入，僅包含一條元路徑，采用自注意力機制進行路徑嵌入，不進行路徑聚合，得到工廠嵌入特征； 所述自適應多節點嵌入異構圖神經網絡進行操作節點嵌入操作節點通過多層MLP堆疊進行嵌入，具體表達式如下： ； 其中，表示實例基于原始異構圖進行對操作節點進行嵌入、、、、、分別表示嵌入使用的第一至第五多層感知機、表示當前嵌入操作的直接前驅的原始特特征、表示當前嵌入操作的直接后繼的原始特特征、表示當前嵌入操作的原始特特征、因為機器嵌入在操作嵌入之前進行，表示當前嵌入操作連接的機器經過機器嵌入得到的嵌入特征、分別表示激活函數，表示級聯； 所述自適應多節點嵌入異構圖神經網絡進行圖嵌入的具體表達式如下： ； ； ； 、、分別表示最終得到的操作嵌入，機器嵌入，工廠嵌入，分別表示基于尺度為r=1的異構圖子圖分別進行圖嵌入得到的局部操作嵌入，局部機器嵌入，局部工廠嵌入，分別表示基于尺度為r=2的異構圖子圖分別進行圖嵌入得到的局部操作嵌入，局部機器嵌入，局部工廠嵌入，分別表示基于尺度為r=的異構圖子圖分別進行圖嵌入得到的局部操作嵌入，局部機器嵌入，局部工廠嵌入，分別表示基于原始異構圖分別進行圖嵌入得到的局部操作嵌入，局部機器嵌入，局部工廠嵌入，表示級聯，其中，是多尺度中心擴張注意窗口的尺度參數；S4、采用智能體PAC根據當前狀態，基于Softmax策略概率性選擇動作，獲得獎勵并且進入下一個狀態，并將智能體所有數據存儲，在進行策略更新的時候讀取； S5、進行網絡更新，依據智能體的狀態、動作、平均獎勵對智能體PAC中的Critic網絡進行訓練，根據Critic網絡輸出價值函數值，計算優勢函數，之后計算損失函數； S6、判斷是否全部動作調度結束，若未出現終止信號，返回S3，若出現終止信號，則表示調度結束； S7、判斷當前迭代次數是否等于更新步長，若符合，則對驗證集進行驗證，保留最優策略和最優調度方案，若不符合，則進行下一步； S8、判斷當前迭代次數是否超過最大迭代次數，若符合，則結束全部訓練，輸出最優策略和最優調度方案，若不符合，則進行下一次訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人昆明理工大學，其通訊地址為：650093 云南省昆明市一二一大街文昌路68號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。