本发明公开了一种联邦学习的动态分区混合博弈建模的优化方法,包括获取设备工序并基于混合博弈进行动态分区建模;根据动态分析模型基于无悔学习进行能力建模;根据能力模型基于安全防御进行能力演化建模;根据能力演化模型基于非凸问题转凸问题构建系统最优调度模型;根据系统最优调度模型获取全局优化调度性能指标并进行领域知识修正;根据历史数据挖掘全局优化调度性能指标进行区域优化动态调度;基于风险评估理论获取全局调度性能影响;根据全局调度性能影响以及综合性能指标评估体系和多因素隶属度函数生成重构判据;根据重构判据基于深度迁移强化学习进行动态分区重构;本发明能够为智能无人工厂的可靠动态调度提供了决策工具。
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