随着工业物联网在制造系统中的广泛运用，考虑有限资源约束的繁芜制造系统的生产调度问题日益成为企业的一个急迫需求。
同时，繁芜制造系统在实际运行过程中随意马虎发生各种动态滋扰事宜，进一步增加了系统运行的繁芜性和不愿定性。
该研究针对多资源受限的繁芜制造环境中柔性生产车间动态调度问题，建立了面向智能制造过程关键性能指标的多目标优化模型，并结合DRL方法，提出基于实时数据驱动的动态智能优化调度机制，实现了智能体在每个决策点能够根据车间的实时状态选择合理的调度规则，确保生产任务与制造资源之间的动态高效分配，有效降落了繁芜制造系统动态多变生产环境对制造过程的不良影响。
该项研究为繁芜制造环境中数据驱动的智能制造系统研究供应了新见地，并为今后人工智能在智能制造领域的推广运用供应了新思路。

　　该事情是团队近期关于繁芜制造系统智能自组织机制干系研究的最新进展之一。
近年来，团队对繁芜环境中的智能制造系统自组织机制进行了深入研究，从自适应行为、交互、配置、生产掌握等方面对智能自组织制造系统进行建模（包括数据）的机理、制备、性能改进及模型运用做了一系列的探索。
近三年来，顾文斌团队在智能制造技能研究方向先后揭橥了SCI论文9篇，授权发明专利11项，软件著作权5项。

　　上述研究联合了南京航空航天算夜学干系学者，受到了国家自然科学基金（51875171）、江苏省自然科学基金项目（BK20201162）和教诲部人文社科方案基金项目（21YJA630111）等项目的支持。
（通讯员：河海大学张春平）