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龙图腾网获悉北京深度奇点科技有限公司申请的专利APS动态生产计划排程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：CN114298426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202111656550.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权APS动态生产计划排程系统是由魏红茂;李昊天;戚骁亚;孙广集设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本APS动态生产计划排程系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种APS动态生产计划排程系统，包括以下排程流程，S1、输入生产计划信息；S2、交由APS完成数据建模，并通过生产排程算法制定生产计划，进行排程；S3、输出排程结果并反馈；S4、根据结果反馈，如果满意，则可以下发生产计划，与第三方系统集成，完成流转，至此结束；S5、根据结果反馈，如果不满意，则修改输入信息，调整订单，重复步骤S1～S4。本发明通过构建动态生产计划排程方法，实现了数字化工厂计划排程的动态调整；针对制造时间的波动、机器故障、预防性维护、动态插单等情况，通过神经网络来学习到各类不确定性的概率分布，同时通过强化学习提供的在线学习机制，来动态地应对各类不确定性，为工厂的智能制造升级提供完整的解决方案。

本发明授权APS动态生产计划排程系统在权利要求书中公布了：1.一种APS动态生产计划排程系统，其特征在于：包括以下排程流程， S1、输入生产计划信息，包括原材料信息，工序信息和订单信息； S2、交由APS完成数据建模，并通过生产排程算法制定生产计划，进行排程； 生产排程算法包括以下步骤： 1使用GA遗传算法，在不考虑动态特性的前提下，生成静态排程计划； 包括以下步骤： A、问题初始化； B、使用遗传算子运算，通过群体智能涌现出较优解； 遗传算子包括， 选择算子，即通过Fitness健壮函数，判断个体的健壮性； 交叉算子，即将两个个体的父代染色体进行交叉重组，从而生成子代，其中交叉位置的设置为多种； 以及， 变异算子，即子代的染色体随机化改变； 通过遗传算子，完成从父代到子代的进化过程； C、不断重复步骤B中的进化过程，直到满足结束条件；结束条件可以是运行的一段时间、满足对目标函数的期望或达到一定迭代次数； D、根据生成的最优解，按照与编码完全相反的过程进行解码，从而生成实际的排程计划； 2当动态特性出现时，通过强化学习在线调整GA遗传算法排程中的工单释放规则与关键参数，使用GA遗传算法重新进行排程； 所述的步骤2中，预先对动态特性进行分类，分为随机因素导致的不确定性和系统动力学特性导致的不确定性两种；同时预先设立工单释放规则池； 当不确定性产生时，包括以下步骤， I、将动态排程问题看作MDP马尔可夫时序模型，即由GA遗传算法生成的排程计划作为t-1时刻的状态，当前不确定性产生后为t时刻的状态； II、使用强化学习的Q-learning方法，将环境参数、原目标函数、动态特性作为模型输入，通过试错方法进行训练，与工单释放规则池中的具体规则进行匹配； III、将原目标函数作为奖励函数，学习奖励值最大的映射方式，将学习结果存放到Q-learning查询表中； 所述的步骤II中，采用epsilon-greedy算法增加搜索的随机性； 3通过神经网络，承载不确定性的概率分布，并将此概率分布作为前馈预测，指导与调整下一次GA遗传算法的排程结果； 4不断重复步骤1～3，从而实现从个体智能涌现到群体智能，再从群体智能到进化个体智能的正反馈闭环，直至智能收敛； S3、输出排程结果并反馈； S4、根据结果反馈，如果满意，则可以下发生产计划，与第三方系统集成，完成流转，至此结束； S5、根据结果反馈，如果不满意，则修改输入信息，调整订单，重复步骤S1～S4。

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