Retrieval-Augmented LLM-Driven Multi-Agent Optimization Framework for Intelligent Manufacturing Scheduling
Rattachement africain : cn, cz. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Optimizing production scheduling in complex manufacturing environments is essential for improving efficiency and maximizing resource utilization. However, in some situations, traditional optimization methods and current large language models (LLMs) have limitations. We propose a Retrieval-Augmented LLM-driven Multi-Agent Optimization (RALMAO) framework to overcome these shortcomings. This novel architecture integrates Retrieval-Augmented Generation with LLM-driven multi-agent systems to incorporate domainspecific knowledge, which enables inter-agent collaboration and cross-system optimization in manufacturing ecosystems. Validation using real-world industrial datasets-including eye drop and apparel manufacturing-demonstrates the framework's superior performance compared to current enterprise solutions. Our study facilitates the practical application of LLMs in complex scheduling problems by providing actionable insights, which is conducive to improving the intelligent level of enterprises.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Retrieval-Augmented LLM-Driven Multi-Agent Optimization Framework for Intelligent Manufacturing Scheduling
- Date Crossref
- 13/08/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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China United Network Communications Group (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Beijing University of Posts and Telecommunications pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Network Group (Czechia) pays non établi dans la noticeEntreprise
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China Unicom Research Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Ltd. China United Network Communication Group Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
China United Network Communications Group (China), Beijing University of Posts and Telecommunications et Network Group (Czechia), avec 2 autres affiliations.
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