一种基于多尺度信息融合驱动的封装测试车间智能调度算法

本发明提供了一种基于多尺度信息融合驱动的封装测试车间智能调度算法，属于智能优化调度领域，该方法首先分析车间生产流程与约束条件，构建以最小化最大完工时间、总换模时间和总拖期时间为目标的多目标优化模型。提出了一种融合LSTM‑Informer预测模型与ITD3算法的调度框架：通过多源数据采集与融合生成预测特征，利用LSTM‑Informer实现缓冲区状态的多尺度预测，并基于此预测信息驱动ITD3算法进行动态决策；同时设计了复合调度规则和分层奖励机制以提升求解效率。该方法能有效解决实际生产中的动态调度问题，显著降低了最大完工时间、总换模时间和总拖期时间。