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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京珂陽科技有限公司申請的專利基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的芯片生產(chǎn)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119398462B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510001327.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的芯片生產(chǎn)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法及系統(tǒng)是由李清生;馮白羽;許瑩設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的芯片生產(chǎn)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的芯片生產(chǎn)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及芯片生產(chǎn)物流優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，包括采集芯片生產(chǎn)線多個工藝節(jié)點(diǎn)的物流數(shù)據(jù)，計算節(jié)點(diǎn)關(guān)鍵度得分確定節(jié)點(diǎn)類型，構(gòu)建包含物料傳輸邊和基于優(yōu)先級資源競爭邊的多級物流網(wǎng)絡(luò)圖；劃分物流子網(wǎng)絡(luò)，確定子網(wǎng)絡(luò)間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，構(gòu)建子網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)預(yù)測器和協(xié)同調(diào)度模塊，并將網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)特征輸入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到優(yōu)化模型；基于優(yōu)化模型預(yù)測子網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變化生成資源分配方案和節(jié)點(diǎn)調(diào)度序列，并在預(yù)測狀態(tài)超出閾值時觸發(fā)調(diào)整機(jī)制，重新規(guī)劃物料分配和傳輸路徑，最終將方案轉(zhuǎn)換為設(shè)備控制指令下發(fā)至工藝節(jié)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的芯片生產(chǎn)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的芯片生產(chǎn)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法，其特征在于，包括：采集芯片生產(chǎn)線上多個工藝節(jié)點(diǎn)的物流數(shù)據(jù)；基于物流數(shù)據(jù)計算所述工藝節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵度得分，根據(jù)所述關(guān)鍵度得分，確定節(jié)點(diǎn)類型；構(gòu)建初始物流網(wǎng)絡(luò)圖，建立工藝節(jié)點(diǎn)之間的物料傳輸邊，確定物料傳輸網(wǎng)絡(luò)；基于節(jié)點(diǎn)類型建立基于優(yōu)先級的資源競爭邊，確定資源競爭網(wǎng)絡(luò)；疊加所述物料傳輸網(wǎng)絡(luò)和資源競爭網(wǎng)絡(luò)，生成多級物流網(wǎng)絡(luò)圖；根據(jù)所述多級物流網(wǎng)絡(luò)圖中的物料傳輸網(wǎng)絡(luò)劃分物流子網(wǎng)絡(luò)；基于所述資源競爭網(wǎng)絡(luò)確定物流子網(wǎng)絡(luò)間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度；針對各物流子網(wǎng)絡(luò)提取物料流轉(zhuǎn)特征，構(gòu)建子網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)預(yù)測器；利用相鄰子網(wǎng)絡(luò)間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度建立協(xié)同調(diào)度模塊；將所述物流子網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)特征輸入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以所述子網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)預(yù)測器的輸出和協(xié)同調(diào)度模塊的信息為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到優(yōu)化后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；基于優(yōu)化后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測物流子網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)變化，結(jié)合物料傳輸網(wǎng)絡(luò)的連接關(guān)系生成資源分配方案；根據(jù)資源競爭網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)先級約束計算節(jié)點(diǎn)調(diào)度序列；當(dāng)預(yù)測狀態(tài)超出閾值時，按照節(jié)點(diǎn)類型的優(yōu)先級順序觸發(fā)調(diào)整機(jī)制，重新規(guī)劃相關(guān)子網(wǎng)絡(luò)的物料分配和傳輸路徑；將所述資源分配方案和節(jié)點(diǎn)調(diào)度序列轉(zhuǎn)換為設(shè)備控制指令，下發(fā)至對應(yīng)的工藝節(jié)點(diǎn)。

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