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龙图腾网恭喜北京国联视讯信息技术股份有限公司申请的专利基于群体智能的分布式工业任务协同调度方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118193151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410032687.0，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于群体智能的分布式工业任务协同调度方法及系统是由谭帅;吴强设计研发完成，并于2024-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于群体智能的分布式工业任务协同调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供的基于群体智能的分布式工业任务协同调度方法及系统，所述方法包括：获取拟进行工业生产线协同调度分析的目标智能设备集群运行日志，所述目标智能设备集群运行日志包括目标分布式任务状态数据；将所述目标智能设备集群运行日志录入完成调试的分布式协同调度决策网络，输出所述目标智能设备集群运行日志匹配目标调度策略模式的可行性评分，所述分布式协同调度决策网络依据联动训练代价算法优化所得。所述方法可以自适应地匹配目标调度策略模式并输出可行性评分，增强了调度过程的灵活性和精确性。当生产线需要扩展或缩小时，只需调整决策网络即可，显示出良好的可扩展性。

本发明授权基于群体智能的分布式工业任务协同调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于群体智能的分布式工业任务协同调度方法，其特征在于，应用于AI协同调度系统，所述方法包括：获取拟进行工业生产线协同调度分析的目标智能设备集群运行日志，所述目标智能设备集群运行日志包括目标分布式任务状态数据；将所述目标智能设备集群运行日志录入完成调试的分布式协同调度决策网络，输出所述目标智能设备集群运行日志匹配目标调度策略模式的可行性评分，所述分布式协同调度决策网络依据联动训练代价算法优化所得；其中，依据联动训练代价算法优化所述分布式协同调度决策网络的步骤包括：获取网络优化示例集，每个网络优化示例包括智能设备集群运行日志示例、所述智能设备集群运行日志示例对应的初始智能设备集群运行日志和所述智能设备集群运行日志示例的先验学习知识，所述智能设备集群运行日志示例包括第一智能设备集群运行日志示例和第二智能设备集群运行日志示例，所述第二智能设备集群运行日志示例匹配目标调度策略模式；针对所述网络优化示例集中的每一网络优化示例，以所述网络优化示例中的智能设备集群运行日志示例和所述智能设备集群运行日志示例对应的初始智能设备集群运行日志为分布式协同调度决策网络的录入信息，输出所述智能设备集群运行日志示例匹配所述目标调度策略模式的可行性评分，所述分布式协同调度决策网络用于基于所述智能设备集群运行日志示例和所述智能设备集群运行日志示例对应的初始智能设备集群运行日志，生成所述智能设备集群运行日志示例的运行日志复述文本，并基于所述智能设备集群运行日志示例和所述智能设备集群运行日志示例的运行日志复述文本确定所述可行性评分；根据复述任务中得到的所述智能设备集群运行日志示例的运行状态残差语义向量与所述智能设备集群运行日志示例对应的初始智能设备集群运行日志的运行状态残差语义向量，生成第一神经网络训练代价算法，基于所述智能设备集群运行日志示例的运行日志复述文本和所述智能设备集群运行日志示例，生成第二神经网络训练代价算法，所述第一神经网络训练代价算法用于约束所述网络优化示例集中第一智能设备集群运行日志示例的运行状态残差语义向量与第一智能设备集群运行日志示例对应的初始智能设备集群运行日志的运行状态残差语义向量之间的量化差异，并增大所述网络优化示例集中第二智能设备集群运行日志示例的运行状态残差语义向量与第二智能设备集群运行日志示例对应的初始智能设备集群运行日志的运行状态残差语义向量之间的量化差异，所述第二神经网络训练代价算法用于约束所述第一智能设备集群运行日志示例的文本复述训练代价并增大所述第二智能设备集群运行日志示例的文本复述训练代价；其中，第一神经网络训练代价算法为第一训练损失函数，用于量化模型预测的运行状态残差语义向量与实际运行状态残差语义向量之间的差异；第二神经网络训练代价算法为第二训练损失函数，用于量化模型生成的运行日志复述文本与实际运行日志示例之间的差异的函数；基于所述第一神经网络训练代价算法、所述第二神经网络训练代价算法、所述智能设备集群运行日志示例的可行性评分和所述智能设备集群运行日志示例的先验学习知识，对所述分布式协同调度决策网络的网络参量进行优化，直至符合网络优化达标要求，得到完成调试的分布式协同调度决策网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京国联视讯信息技术股份有限公司，其通讯地址为：100070 北京市丰台区南四环西路188号六区3号楼9层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。