一种复杂制造系统优化决策支持方法

本发明涉及一种复杂制造系统优化决策支持方法，步骤如下：通过分布式感知节点采集多类型数据，经语义映射融合为统一数据模型并构建动态数据图谱；运用改进深度学习模型挖掘关键特征，构建多变量预测模型实现设备故障等提前预测；构建多目标优化模型，采用自适应算法生成并动态排序Pareto最优方案；将方案下达至执行系统，跟踪执行并量化评估效果，评估结果反馈至平台以优化模型参数及特征权重，形成闭环迭代，本发明的目的是解决复杂制造系统中数据集成度低、预测精度不足、决策方案适应性差及难以持续优化的问题。