基于人工智能的工业生产线动态调度方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的工业生产线动态调度方法及系统，涉及智能制造与工业智能调度技术领域，包括采集实时状态数据，并进行预处理，以产能最大化、交付时间最短和能源消耗最低为优化目标，构建多目标强化学习模型，生成调度优先级数据，结合当前设备负载阈值与生产瓶颈节点信息，调整各工序节点的作业分配；当检测到异常状况时，则根据调度优先级数据触发重调度机制，更新作业顺序与资源分配结果；将更新后的作业分配结果和执行效果同步反馈至多目标强化学习模型，并通过优先经验回放机制对多目标强化学习模型进行迭代优化，实现调度策略的持续优化。本发明通过多目标强化学习与动态调度相结合的方式，提高了学习效率和优化效果。