基于 LLM 的外生世界模型在动态调度中的应用

研究人员提出基于预训练大语言模型（LLM）的外生世界模型与 AWMP 规划方法，用于预测不确定的未来工件到达并优化动态调度。该方法通过后状态分解让 LLM 仅预测外生到达，并结合惊奇触发刷新机制与在线残差自校准应对非平稳到达。在多种到达分布下，AWMP 相比 8 种经典调度规则在动态作业车间上降低 6-21% 加权拖期，在柔性作业车间上降低 22-46%。