基于量子优化的多任务协同控制机器人调度方法及系统

本发明公开了基于量子优化的多任务协同控制机器人调度方法及系统，涉及计算机技术领域，其技术方案要点是：依据设备运行参数决策生成结构化数据流；通过数字孪生引擎生成工艺约束条件；基于联邦学习将工艺约束条件编码为特征向量，并映射到QUBO模型；注入实时产线拓扑结构硬约束，并通过量子退火算法求解最优调度方案；进行多物理场仿真验证；依据偏差度动态更新联邦学习的模型权重参数以及数字孪生引擎生成工艺约束条件的更新梯度。本发明通过量子优化全局求解、联邦学习异构兼容、数字孪生虚实验证、动态反馈持续迭代的协同技术体系，实现了复杂制造场景下的安全、高效、弹性调度。