一种基于多域图注意力网络的状态表示建模方法及系统

本发明公开了一种基于多域图注意力网络的状态表示建模方法及系统，通过构建多域图注意力网络，分别从操作、机器、工人三个维度提取全局语义特征，并融合生成统一的状态表示，有效捕捉生产调度中多实体间的复杂依赖关系。其中，基于元路径的子图注意力机制强化了机器节点与操作节点的异构关联建模，特征堆叠与池化处理降低了跨域信息融合的计算冗余；操作语义嵌入通过前驱‑后继注意力权重分配，精准表征工序间的时序约束逻辑；工人特征与机器特征的动态聚合进一步提升了资源分配关系的可解释性。最终生成的全局状态表示通过决策网络输出调度动作分布，在保证复杂调度规则约束的同时，显著提高了动态生产环境下调度决策的准确性与响应效率。