基于大语言模型时空推理的复杂制造系统生产排程引擎

本申请提供了一种基于大语言模型时空推理的复杂制造系统生产排程引擎，涉及智能制造领域，其获取排程需求并提取时间相关信息和空间相关信息，接着，将空间特征与时间约束图谱联合编码为LLM可解析的时空语义向量，并通过对排程时空语义的关联分析来显式建模“空间邻近性‑时间重叠度‑资源竞争强度”的多维交互关系，使LLM能够实现更为可靠的时空因果推理，最终生成符合复杂时空约束的排程方案。这样，能够适配制造系统中高维时空特征，并突出用户排程需求的时空信息，以适配LLM的输入格式，进而关注复杂制造系统生产排程中非线性的时空耦合关系，提高泛化能力。