摘要
本发明公开了一种基于大模型的智能生产调度优化方法，包括以下步骤：S1、数据采集与预处理；收集设备运行数据、物料供应数据、生产进度数据和生产任务信息；对收集到的数据进行清洗、归一化和异常值处理，生成结构化数据；S2、确定调度方案的优化目标和生产车间的约束条件，构建调度模型，生成初步的调度方案；S3、使用调度方案评估算法对初步调度方案进行评估；S4、输出最优的生产调度方案，并将该方案应用于生产系统中。本发明采用熵权多目标决策方法结合多目标蜻蜓优化算法，能够有效评估和优化生产调度方案。相比于传统的数学规划方法和启发式算法，本发明的方法在保证解的质量的同时，显著提高调度效率。
