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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于多智能体的工业物联网生产链和产业链协同方法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：CN119886626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411778693.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于多智能体的工业物联网生产链和产业链协同方法是由花禧龙;胡清河;黄敏;王庆设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体的工业物联网生产链和产业链协同方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多智能体的工业物联网生产链和产业链协同方法，涉及工业互联网技术领域，在外部市场的弹性供应和动态需求、企业内部动态生产状况设备能力、工艺参数、外部资源消耗、碳排放量等约束条件下，以提高包含产品产量、质量、能耗、排放、成本等指标在内的生产全流程综合评价指标为目标，采用虚拟制造流程实现基于虚拟仿真的前馈决策校正，通过工业生产中大规模感知数据进行工况识别与反馈，实现自优化决策和人机交互动态优化决策，从而建立基于多智能体的产业链和生产链协同机制。

本发明授权一种基于多智能体的工业物联网生产链和产业链协同方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体的工业物联网生产链和产业链协同方法，其特征在于，由生产设备智能体、生产链级协同智能体、产业链级资源配置智能体三部分构成； 所述生产设备智能体对应生产设备，包含高炉Agent、转炉Agent、轧钢机Agent，完成各自生产目标；生产链级协同智能体包含车间生产计划Agent和车间作业计划Agent，一方面生成每个工序生产设备的作业计划，控制生产设备智能体实现底层生产设备的生产，另一方面向产业链级资源配置智能体获取本企业的生产计划，受产业链级资源配置智能体控制；产业链级资源配置智能体包含物料采购计划Agent、产品营销计划Agent和制造资源配置计划Agent，优化企业生产全局流程，确定各个工序生产计划，指导各工序完成生产作业； 对于产业链级资源配置智能体，制造资源配置计划Agent通过JADE平台以及MySQL数据库与其他企业完成订单信息交互并完成招标工作，获取本企业的产品生产订单并将订单按照优先级顺序放到调度任务中，优先级计算公式如下：其中p代表任务优先级，processtime代表加工时间，endtime代表最晚开工时间，nowtime代表当前时间，优先级按照由高到低写入任务队列中，当有新任务到达或者任务失败返回时，将作为紧急订单插入，需要更新优先级表，此时紧急订单优先级最高；当订单被取消时，则删除该订单的所有任务并更新优先级表，同时将优先级高的订单向JADE平台向生产链级Agent招标；订单信息包括各规格产品任务量、订单交付时间、订单中各规格产品价格；物料采购计划Agent的决策由企业生产模型确定，通过JADE平台的消息传输系统与制造资源配置计划Agent通讯获取订单信息，并在确定订单信息的条件下使用Gurobi求解器对企业生产模型求解得出为完成订单所需铁水产量，并通过机器学习对MySQL数据库中的企业物料投入及铁水产量历史数据进行训练得到物料-铁水产量神经网络模型来确定单位铁水产量的物料投入比，进而由订单所需铁水产量推出各物料投入量，生成企业物料采购计划，由物料采购计划中的物料采购量向上游企业进行招标，以企业最大利益为目标选择价格更低的物料；产品营销计划Agent通过JADE平台与生产链级Agent通讯，获取各工序产品库存信息，以企业最大利益为目标向下游企业招标，选择出价最高的下游企业完成合同； 对于生产链级协同智能体，使用JADE平台以及MySQL数据库与生产设备Agent和产业链级Agent进行信息交互并完成招标投标工作，车间生产计划Agent将各生产链级Agent将的产线信息、日最大生产能力信息、生产成本信息、产品库存信息上传到MySQL数据库并通过JADE平台向制造资源配置计划Agent进行竞标，并使用企业生产模型以企业盈利值为标书的评价标准使用gurobi求解器确定各工序完成的任务量；车间作业计划Agent通过JADE平台向生产设备Agent进行招标，同样使用企业生产模型以企业盈利值为标书的评价标准使用Gurobi求解器确定各生产设备的生产每天生产不同规格产品的产量，同时通过MySQL数据库获取各工序生产设备级Agent的生产数据信息及生产工况； 对于生产设备智能体，使用JADE平台以及MySQL数据库向生产链级Agent招标，各生产设备Agent通过传感器数据将生产数据信息及生产工况信息上传到MySQL数据库中，通过生产数据信息及生产工况信息作为招标内容使用JADE平台进行招标，由车间作业计划Agent以企业盈利值为标书的评价标准使用Gurobi求解器确定各生产设备的生产每天生产不同规格产品的产量，在生产过程中设备智能体通过MySQL数据库中各生产设备历史物料投入信息、碳排放量信息、产品产量信息采用深度学习训练以各生产设备物料投入为输入，碳排放量、产品产量为输出的神经网络模型确定各生产设备物料投入比与碳排因子、单位产品产量的关系，由各生产设备自适应地进行优化决策各工序物料投入、优化配置资源。

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