面向柔性作业车间自组织调度的多目标双超启发式方法

本发明涉及工业调度技术领域，公开了面向柔性作业车间自组织调度的多目标双超启发式方法，包括利用遗传编程规则生成工序选择规则和间隔选择规则，并生成规则集合；基于深度强化学习法，结合规则集合构建动态决策策略，并在自组织调度触发时进行多步动作序列优化；通过预定动态事件的参数指标随机组合生成实例，并根据生成的实例计算性能指标以实现可行性的验证。本发明通过自组织调度的动态协同优化机制，能够在设备故障、加工波动及新订单插入等多重扰动下实现自主决策闭环，显著提升生产系统在动态环境中的自愈能力、响应速度和抗干扰韧性，为智能制造场景下的复杂调度问题提供了具有自主进化能力的智能决策方案。