一种基于实时流量的绿茶生产线设备调度优化方法

本发明公开一种基于实时流量的绿茶生产线设备调度优化方法，首先，实时采集茶叶图像与设备运行数据，并利用预训练深度学习模型预测茶叶瞬时重量，获取实时流量信息；其次，通过滑动窗口滤波与时序特征分析，识别设备状态，为调度提供可用性依据；随后，将生产过程离散化为多个加工单元，建立以最小总加工时间为目标的混合整数线性规划调度模型，综合考虑设备状态、工序顺序及工艺约束；最后，采用分支定界算法结合启发式策略实时求解最优调度指令，并将指令下发至控制系统，实现从实时流量感知到设备控制的闭环调度。该方法可显著提升生产线平衡率与设备利用率，减少空闲与等待时间，实现绿茶生产过程的高效化、智能化与稳定化。