基于人工智能的工业园区多目标协同优化调度系统及方法

本发明提出了基于人工智能的工业园区多目标协同优化调度方法及系统，涉及工业园区的智能调度技术领域，通过构建数字孪生模型和动态拓扑图，利用图神经网络进行资源流动关系建模，并结合多模型预测框架进行资源需求分析，采用多智能体强化学习算法生成调度策略，并通过策略蒸馏技术实现全局策略到本地决策模块的迁移，在数字孪生模型中模拟验证调度策略的鲁棒性，并根据仿真结果调整策略，最终实现园区资源的高效调度，该方法有效提升了工业园区运行的智能化、协同化水平，降低能耗和碳排放，增强园区应对复杂场景的能力，适用于现代工业园区的高效管理。