基于CNN-Transformer的动态柔性作业车间调度器及调度方法

本发明涉及一种基于CNN‑Transformer的动态柔性作业车间调度器及调度方法，基于CNN‑Transformer的动态柔性作业车间调度器包括：输入层、CNN‑Transformer模型、输出层，从调度方案中选取各工件在每个工序中的每个机器上的调度属性值，并将调度属性值转换为深度学习模型训练数据中的输入特征；CNN通过卷积层从输入特征中提取更深层次的特征；Transformer利用自注意力机制将CNN编码器提取的更深层次特征从高维空间映射到低维空间，并通过通道多层感知机解码输出重调度方案的各工件的工序序列和机器序列。本发明将CNN擅于提取局部特征和Transformer擅于补充全局信息的优势互补，增强深度学习模型的泛化性与可解释性，用于求解较大规模的FJSP。