本发明专利技术涉及工程管理技术领域，公开了一种工程管理资源优化配置平台，包括以下模块：数据采集与管理模块，用于通过物联网设备和传感器采集工程项目中的人力、设备和材料的实时状态数据；资源池化与共享模块，用于将所述工程项目中的资源集中管理，构建跨项目资源池，并根据各项目需求和资源状态进行资源共享；智能调度与优化模块，用于基于项目需求、任务优先级和任务依赖关系，对资源进行动态调度。通过采用混合遗传算法与粒子群优化算法相结合的智能调度方法，以及深度强化学习动态调度模块，不仅能够根据项目需求和任务优先级动态分配资源，还能最大化资源的利用率，减少资源闲置或重复使用的现象，确保资源的高效配置。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程管理，具体为一种工程管理资源优化配置平台。
技术介绍
1、在当今大型工程项目管理中，随着项目规模的扩大和复杂度的提升，如何高效管理和配置资源成为了项目成败的关键。工程项目的资源种类繁多，包括人力资源、设备资源和材料资源等，这些资源的合理配置直接影响到项目的进度、质量和成本。因此，一种智能化的工程管理资源优化配置平台应运而生，该平台的目标是通过先进的技术手段，在动态环境下对多个项目的资源进行最优分配和智能调度，以提升项目整体效率，降低成本，减少资源浪费，并保证项目按时交付。
2、传统的工程管理资源配置方式多依赖于人工经验进行资源分配和调度，这种模式在面对现代复杂的多项目并行环境时，显现出极大的局限性。通常，项目管理者只能根据经验和局部信息进行决策，导致资源的利用率较低，无法实现跨项目的资源共享和动态调整。特别是在资源紧张的情况下，容易出现部分项目资源短缺，而另一些项目资源过剩的现象。此外，传统的资源管理平台缺乏实时的数据采集和分析能力，无法迅速反映项目中的变化，进一步增加了资源调度的难度。
3、为此，本领域技术人员提供一种工程管理资源优化配置平台，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种工程管理资源优化配置平台，解决了现有技术存在配置资源利用率低、反应速度较慢的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种工程管理资源优化配置平台，包括以下模块：
>3、数据采集与管理模块，用于通过物联网设备和传感器采集工程项目中的人力、设备和材料的实时状态数据；4、资源池化与共享模块，用于将所述工程项目中的资源集中管理，构建跨项目资源池，并根据各项目需求和资源状态进行资源共享；
5、智能调度与优化模块，用于基于项目需求、任务优先级和任务依赖关系，对资源进行动态调度，生成最优资源分配方案；
6、深度强化学习动态调度模块，用于基于马尔可夫决策过程模型，对资源调度进行动态优化，学习并应用最佳调度策略；
7、风险管理与预警模块，用于实时评估项目中的资源短缺、任务延误风险，并在检测到风险时生成预警信息。
8、优选的，所述数据采集与管理模块采用物联网传感器，包括rfid设备、gps模块和设备状态传感器，用于实时采集人员位置、设备状态和材料库存数据。
9、优选的，所述数据采集与管理模块包括：
10、实时监控与数据校验子模块，用于对采集到的实时数据进行监控和校验，确保数据的准确性和完整性，数据异常时自动生成警报并调整采集策略；
11、数据存储与历史数据分析子模块，通过大数据分析技术对采集到的历史数据进行深度学习和趋势预测，以优化未来资源调度决策。
12、优选的，所述资源池化与共享模块通过资源池化模型将各类资源分类为人力资源池、设备资源池和材料资源池，并根据资源的类型、可用性、位置和成本进行动态分配和优先级排序。
13、优选的，所述资源池化与共享模块包括：
14、资源冲突检测与解决子模块，用于检测多个项目中对同一资源的冲突需求，并基于资源优先级、任务紧急性和任务依赖关系调整资源分配方案，确保高效利用资源。
15、优选的，所述智能调度与优化模块采用混合遗传算法和粒子群优化算法相结合的方式，通过全局搜索和局部优化对多个项目的资源分配方案进行优化。
16、优选的，所述混合遗传算法的适应度函数根据项目的调度成本、任务完成时间和资源利用率进行定义，以最小化调度成本、延误时间并最大化资源利用率，适应度函数f(x)由以下公式确定：
17、
18、其中：cij为资源rj分配给项目pi的调度成本；t(pi)为项目pi的任务完成时间；u(rj)为资源rj的利用率；α、β和γ为分别控制调度成本、任务完成时间和资源利用率的权重因子。
19、优选的，所述深度强化学习动态调度模块基于深度q网络进行资源调度，采用马尔可夫决策过程建模，以状态空间、动作空间和奖励函数构建调度策略，所述奖励函数为：
20、
21、其中：u(r)为资源使用率；c(r,p)为资源r在项目p中的调度成本；t(p)为项目p的任务完成时间，s(a)为当前调度策略带来的任务进展速度；λ1和λ2分别为资源利用率与任务进展速度的权重因子。
22、优选的，所述深度强化学习动态调度模块包括：
23、经验回放机制子模块，用于在资源调度过程中，保存过往的调度决策和结果数据，并基于经验回放机制对调度策略进行优化。
24、一种工程管理资源优化配置装置，搭载一种工程管理资源优化配置平台，所述装置包括处理器、存储器、网络接口和输入输出接口。
25、本专利技术提供了一种工程管理资源优化配置平台。具备以下有益效果：
26、1、本专利技术通过采用混合遗传算法与粒子群优化算法相结合的智能调度方法，以及深度强化学习动态调度模块，不仅能够根据项目需求和任务优先级动态分配资源，还能最大化资源的利用率，减少资源闲置或重复使用的现象，确保资源的高效配置。
27、2、本专利技术通过实时风险管理与预警模块，能够有效预测并应对资源短缺和任务延误的风险，系统可以提前进行调度调整和资源分配优化，从而避免由于资源不足或延误造成的成本上升和项目进度滞后，确保项目按时完成并控制在预算内。
28、3、本专利技术通过基于马尔可夫决策过程和深度q网络的调度策略优化，本专利技术能够持续学习并优化资源调度决策，系统通过历史数据和经验回放机制不断提升其应对复杂环境下资源调度的适应能力，从而为多项目并行管理提供更加智能、灵活且高效的决策支持。
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【技术保护点】
1.一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述数据采集与管理模块采用物联网传感器，包括RFID设备、GPS模块和设备状态传感器，用于实时采集人员位置、设备状态和材料库存数据。
3.根据权利要求2所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述数据采集与管理模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述资源池化与共享模块通过资源池化模型将各类资源分类为人力资源池、设备资源池和材料资源池，并根据资源的类型、可用性、位置和成本进行动态分配和优先级排序。
5.根据权利要求1所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述资源池化与共享模块包括：
6.根据权利要求1所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述智能调度与优化模块采用混合遗传算法和粒子群优化算法相结合的方式，通过全局搜索和局部优化对多个项目的资源分配方案进行优化。
7.根据权利要求6所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述混合遗传算法的适应度函数根据项目的调度成本、任务完成时间和资源利用率进行定义，以最小化调度成本、延误时间并最大化资源利用率，适应度函数f(x)由以下公式确定：
8.根据权利要求1所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述深度强化学习动态调度模块基于深度Q网络进行资源调度，采用马尔可夫决策过程建模，以状态空间、动作空间和奖励函数构建调度策略，所述奖励函数为：
9.根据权利要求8所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述深度强化学习动态调度模块包括：
10.一种工程管理资源优化配置装置，搭载权利要求1-9任一项所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述装置包括处理器、存储器、网络接口和输入输出接口。
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【技术特征摘要】
1.一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述数据采集与管理模块采用物联网传感器，包括rfid设备、gps模块和设备状态传感器，用于实时采集人员位置、设备状态和材料库存数据。
3.根据权利要求2所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述数据采集与管理模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述资源池化与共享模块通过资源池化模型将各类资源分类为人力资源池、设备资源池和材料资源池，并根据资源的类型、可用性、位置和成本进行动态分配和优先级排序。
5.根据权利要求1所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述资源池化与共享模块包括：
6.根据权利要求1所述的一种工程管理资源优化配置平台，其特征在于，所述智能调度与优化模块采用混合遗传算法...
【专利技术属性】
技术研发人员：周阳飞，
申请(专利权)人：西安科技大学高新学院，
类型：发明
国别省市：
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