一种钢厂调度方法、调度系统、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种钢厂调度方法、调度系统、装置及介质，该方法包括：将钢厂当前生产需求的生产数据输入预先训练的神经网络模型；获得与当前生产需求的生产数据对应的钢厂调度方案；训练神经网络模型包括：S1处理结构化的数据信息表；S2将数据信息表输入神经网络模型训练得到第一模型；S3将选定生产数据输入第一模型得到第一调度方案；S4使用主动学习策略和行业专家经验对第一调度方案进行修正和标注，获得第二调度方案；将第二调度方案增入数据信息表；S5对神经网络模型的参数进行优化；S6重复S2至S5，直至第一调度方案达到准确率。利用上述技术方案，可实现对复杂生产数据的高效处理和深度分析，提升钢厂调度的准确性和灵活性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及钢铁生产领域，特别是涉及一种钢厂调度方法、调度系统、装置及介质。

技术介绍

1、在钢铁生产过程中，原料加工、生产、运输和库存等环节都具有较高的复杂性，对协调和时效的要求极为严格。传统的人工经验和规则导向的调度方式难以满足现代钢厂对于效率和灵活性的需求；这些方法容易受到个人经验和理解差异的影响，进一步导致调度结果难以最优，并且容易出现延误、资源浪费等问题。此外，人工调度在面对突发情况(如设备故障、钢厂货车停摆)时响应不够灵活，导致生产的整体效率偏低。特别是在多任务并行、多环节交互的生产环境中，传统调度方式难以实时处理大量数据，无法实现快速、精确的资源分配和调整。此外，现有基于线性规划(lp)和混合整数规划(mip)等数学模型的调度技术虽然能够优化资源分配，但它们依赖于专家设定的约束条件，缺乏动态适应快速变化生产需求的能力；

2、而自然语言处理(nlp)是一种利用人工智能技术理解和处理人类语言的方法，通过深度学习神经网络模型如循环神经网络(rnn)、长短时记忆网络(lstm)和变换器(transformer)等，将文本数据转化为数值向本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种钢厂调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的生成钢厂调度方案的方法，其特征在于，所述预先获取的行业专家经验通过预定的人员获得。

3.根据权利要求1所述的钢厂调度方法，其特征在于，所述神经网络模型为：通过TransFormer架构与深度可分离卷积架构相结合搭建的神经网络模型。

4.根据权利要求3所述的钢厂调度方法，其特征在于，所述TransFormer架构的全连接前馈神经网络以两层深度可分离卷积网络为基础，并结合ReLU激活函数和正则化技术。

5.根据权利要求3所述的钢厂调度方法，其特征在于，Transformer架构中...

【技术特征摘要】

1.一种钢厂调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的生成钢厂调度方案的方法，其特征在于，所述预先获取的行业专家经验通过预定的人员获得。

3.根据权利要求1所述的钢厂调度方法，其特征在于，所述神经网络模型为：通过transformer架构与深度可分离卷积架构相结合搭建的神经网络模型。

4.根据权利要求3所述的钢厂调度方法，其特征在于，所述transformer架构的全连接前馈神经网络以两层深度可分离卷积网络为基础，并结合relu激活函数和正则化技术。

5.根据权利要求3所述的钢厂调度方法，其特征在于，transformer架构中多层堆叠的transformer模块通过多头注意力机制来生成调度方案。

6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈启炀，王维，余静怡，褚学征，李韬，徐明卉，张燎原，
申请(专利权)人：中冶南方工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：