一种基于深度强化学习的低碳柔性作业车间调度方法

本发明为一种基于深度强化学习的低碳柔性作业车间调度方法，包括以下步骤：S1：定义LC‑FJSP问题并构建析取图模型；S2：基于马尔可夫决策过程构建问题表述模型；S3：引入低碳图注意力网络，并集成多头注意力模块；S4：采用图池化技术提升模型泛化能力；S5：结合贝叶斯优化方法优化求解过程；S6：深度强化学习训练及验证调优；S7:利用训练好的模型进行作业车间调度。该方法结合深度强化学习与贝叶斯优化，实现了低碳制造场景下高效的车间调度决策，所构建的调度模型具有较强的环境适应性和能耗敏感度，能有效满足复杂工业场景的低碳生产调度需求，为绿色制造提供智能决策支持。