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龙图腾网获悉清华大学;上海飞机制造有限公司申请的专利脉动生产线调度方法、装置、设备、存储介质及产品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：CN119761695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411790648.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权脉动生产线调度方法、装置、设备、存储介质及产品是由龙明盛;马浩宇;钟金成;王建民;卢鹄;陈智超;裴忠一;汪敏;王敏琦;吴春龙;葛恩德设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本脉动生产线调度方法、装置、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种脉动生产线调度方法、装置、设备、存储介质及产品，将当前调度问题的静态信息输入至资源预测智能体中，获得资源预测智能体输出的当前每类生产资源的预测峰值；将当前调度问题的静态信息、当前每类生产资源的预测峰值以及当前的排班情况输入至工序调度智能体中，获得工序调度智能体输出的当前每道工序作为下一步排班的概率值；根据当前每道工序作为下一步排班的概率值，确定下一步的调度方案；依照下一步的调度方案，对脉动生产线执行调度处理；若脉动生产线还存在未开工的工序，则返回执行上述步骤；否则，则结束脉动生产线调度。本发明的方案，实现了脉动生产线的负载平衡，提高了脉动生产线的调度准确性。

本发明授权脉动生产线调度方法、装置、设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种脉动生产线调度方法，其特征在于，包括： 获取脉动生产线当前调度问题的静态信息； 将所述当前调度问题的静态信息输入至资源预测智能体中，获得所述资源预测智能体输出的当前每类生产资源的预测峰值；其中，所述资源预测智能体是基于强化学习算法构建，并基于资源预测训练集预先训练得到的智能体；所述资源预测训练集包括历史的调度问题的静态信息以及历史的每类生产资源的峰值； 将所述当前调度问题的静态信息、所述当前每类生产资源的预测峰值以及当前的排班情况输入至工序调度智能体中，获得所述工序调度智能体输出的当前每道工序作为下一步排班的概率值；其中，所述工序调度智能体是基于强化学习算法构建，并基于工序调度训练集预先训练得到的智能体；所述工序调度训练集包括所述历史的调度问题的静态信息、所述历史的每类生产资源的峰值、历史的排班情况以及历史的每道工序作为下一步排班的概率值； 根据所述当前每道工序作为下一步排班的概率值，确定下一步的调度方案；依照所述下一步的调度方案，对所述脉动生产线执行调度处理； 若所述脉动生产线还存在未开工的工序，则返回执行所述获取脉动生产线当前调度问题的静态信息的步骤；否则，则结束脉动生产线调度； 所述获取脉动生产线当前调度问题的静态信息之前，还包括： 基于历史的脉动生产线装配数据，构建所述资源预测训练集和所述工序调度训练集； 基于强化学习算法，构建初始的资源预测智能体和初始的工序调度智能体； 基于所述资源预测训练集和所述工序调度训练集，对所述初始的资源预测智能体和所述初始的工序调度智能体进行交替训练，直至获得所述资源预测智能体和所述工序调度智能体； 所述根据所述当前每道工序作为下一步排班的概率值，确定下一步的调度方案，包括： 若所述当前每道工序作为下一步排班的概率值的方差大于第一阈值，则基于搜索的多次推理方法，确定下一步的调度方案； 若所述当前每道工序作为下一步排班的概率值的方差不大于所述第一阈值，则基于数据增广方法，构建当前调度问题对应的多个子问题；计算每个子问题的解，得到所述当前调度问题对应的多个等效解；通过评估函数评估所述当前调度问题对应的多个等效解，将最优解作为所述下一步的调度方案。

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