一种基于深度学习的钢铁供应链动态优化与智能决策系统

本发明公开了一种基于深度学习的钢铁供应链动态优化与智能决策系统，属于工业智能与供应链管理领域。包括数据感知层、动态优化模块和智能决策模块。系统采用时空图卷积网络建立供应链状态模型，结合改进的NSGA‑III算法实现多目标优化，通过深度强化学习进行风险感知决策，并利用数字孪生技术提升仿真精度。创新性地引入动态时间规整矩阵、Hausdorff距离优化和VAE‑GAN对抗样本生成等技术，解决了传统方法在动态适应性、多目标优化和风险响应方面的不足。系统还包含区块链存证和量子遗传算法，实现了数据可信存证和能耗优化。本发明显著提升了供应链调度精度和抗风险能力，适用于复杂工业场景。