【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于建筑工程管理，具体涉及基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制方法及系统。
技术介绍
1、建筑工程施工进度管理是工程项目管理中的重要环节，直接影响到项目的经济效益和资源利用效率。目前，传统的施工进度管理方法通常依赖于项目经理的经验或基于网络计划技术(如关键路径法、计划评审技术)进行施工计划的制定。然而，实际施工过程中经常会发生各种不可控因素，如天气变化、资源短缺或突发性安全事故等，导致计划执行过程中需要频繁调整，给管理带来了极大的挑战。
2、随着人工智能技术的迅速发展，以及该技术在施工管理中的应用逐渐兴起。其中，生成式模型凭借其强大的数据处理和计划生成能力，能够基于历史数据生成合理的施工进度计划，而强化学习模型则可以在施工过程中不断优化和调整进度计划，适应实时变化的施工条件和外部环境，从而有效应对传统方法的不足。
3、现有的施工进度控制系统大多缺乏自动化生成和动态调整的有机结合，尤其是在复杂施工环境中，进度计划生成与调整过程往往相对独立，缺乏联动性，导致施工进度管理效率不高。因此，研究基于生成式模型和强化学习相结合的施工进度自动控制系统，能够有效地提高施工管理的智能化和自动化水平，降低项目进度延误风险，具有重要的现实意义。
技术实现思路
1、为克服上述技术问题，本专利技术提供了基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制方法及系统，以解决现有施工进度管理中缺乏自动生成与动态调整结合的问题，提高施工管理的智能化和自动化水平，减少施工进度延误的风险
2、本专利技术采用下述技术方案：
3、一种基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制方法，包括以下步骤：
4、生成式模型训练
5、本专利技术首先基于大量的历史施工项目数据训练生成式模型，历史数据包括项目的时间安排、资源配置、任务之间的依赖关系，以及在施工过程中记录的实际反馈数据。不同项目的数据来源广泛，覆盖了多种施工环境和项目规模，能够为生成式模型的训练提供丰富且多样化的参考信息。
6、在模型训练之前，对数据进行清洗和预处理是必要步骤。这包括去除异常值、填补数据缺失、标准化数据，以确保输入的数据一致性和可靠性。经过清洗的数据将被转化为模型能够处理的特征输入，包括任务类别、资源类型、任务的开始和结束时间等。预处理后的数据为模型提供了高质量的训练基础，确保模型在生成进度计划时能够参考过去的成功经验。
7、在数据预处理之后，本专利技术采用基于transformer结构的生成式模型对这些数据进行训练。transformer模型因其在处理复杂序列数据和多维度任务关系中的优势，能够有效学习施工任务之间的依赖性和资源调度模式。该模型通过多次迭代训练逐步优化，生成符合实际施工条件的初始进度计划表。
8、模型的训练过程通过调整参数(如学习率和网络层数)不断提升其性能。通过对历史数据的规律性学习，生成式模型能够在新项目中生成具有高精度的初始施工进度计划，为后续的动态调整和优化奠定基础。
9、施工进度计划生成
10、生成式模型经过训练后，本专利技术能够根据待施工项目的具体需求自动生成施工进度计划。生成的施工进度计划以任务列表的形式呈现，包含每个任务的详细安排，包括开始时间、结束时间、所需资源种类与数量、以及任务之间的依赖关系。这些信息由生成式模型基于历史项目数据和项目需求推导出来，确保计划具有可行性和逻辑性。
11、在施工进度计划生成过程中，模型不仅考虑了项目本身的资源配置情况，还对项目的规模、复杂程度、预期工期等关键因素进行了合理的规划。生成的计划具有灵活性，能够适应不同规模的项目要求，且能够根据具体的项目特点生成具有高度定制化的施工进度方案。这种智能生成能力有效减少了人工参与对施工计划制定的依赖，提高了整体施工计划的效率和准确性。
12、施工进度计划的生成不局限于传统的线性时间规划，还能反映出任务之间的动态依赖关系。例如，当某一任务必须在另一任务完成之后才能启动时(任务的时间先后被固定时)，模型会自动识别并安排这些依赖关系，以确保计划的合理性。通过合理安排资源与时间，该系统能够最大化资源的利用率，减少工期延误的可能性。
13、生成的施工进度计划能够根据项目特点进行进一步的微调。本专利技术支持根据实际需求对计划进行调整，例如，当项目具有特定的施工难点或资源紧缺的情况时，模型可以优先考虑这些限制条件，生成相应的优化方案。这种灵活调整功能大幅提升了系统的适用性，使其在应对不同类型和规模的项目时都能够生成可靠且高效的施工进度计划。
14、强化学习模型优化
15、在施工过程中，由于环境条件、资源分配和任务进展等因素不断变化，原先生成的施工进度计划可能会遇到现实情况中的不可预见性。本专利技术通过引入强化学习模型，对初始生成的施工进度计划进行动态调整和优化。强化学习模型能够自适应地应对施工过程中发生的变化，通过不断优化调整施工任务的顺序和资源分配，使得整体施工进度能够更好地适应实际施工环境。
16、强化学习模型的核心在于其对反馈信息的高效利用。该模型通过从施工现场收集的实时数据进行学习，并根据这些数据做出决策，以优化当前的施工计划。这些实时数据包括任务的完成进度、资源的使用情况、外部环境的变化(如天气状况或供应链延迟)等。模型根据这些信息不断调整施工进度计划，确保任务执行的准确性和高效性，降低由于外部因素导致的工期延误。
17、在优化过程中，强化学习模型能够根据施工目标的优先级设定相应的奖励机制。例如，在某些情况下，工期的控制可能是优先目标，而在其他情况下，资源利用效率或施工质量可能是关键考虑因素。通过设置不同的奖励函数，模型能够灵活调整其优化策略，从而实现不同目标的平衡，确保施工任务的顺利进行并达到预期效果。
18、生成式模型与强化学习模型的协同工作
19、本专利技术的一个显著特点是生成式模型与强化学习模型的有机结合。生成式模型用于在项目初期自动生成初始的施工进度计划，而强化学习模型则在施工过程中对计划进行动态调整和优化。通过这两种模型的协同工作，本专利技术能够实现从施工进度计划的生成到实时优化的全过程自动化管理，确保计划的适应性和执行效率。
20、生成式模型的主要任务是在施工项目启动之前，基于历史数据和项目需求快速生成一个合理的初始计划。这个计划是项目开始的指导性文件，定义了任务的顺序、资源的分配、以及施工工期的预期。然而，施工过程中往往会发生不可预见的事件，导致原计划可能无法严格按照预期进行。此时，强化学习模型就会发挥作用，通过对实时数据的学习和反馈，逐步优化和调整初始计划，使之更适应当前的施工环境和需求。
21、两个模型之间的协同工作具有高度的灵活性和适应性。生成式模型提供了一个稳定的基础计划，为项目的启动奠定了良好的基础，而强化学习模型则确保了计划的持续优化。随着施工进度的推进，强化学习模型不断根据现场反馈数据(任务完成情况、资源使用情况、天气情况)对计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制方法，其特征在于，包括以下：
2.根据权利要求1所述的基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制方法，其特征在于，模型训练之前，对数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补数据缺失、标准化数据，以确保输入的数据一致性和可靠性。
3.根据权利要求1所述的基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制方法，其特征在于，生成的施工进度计划能够根据项目特点进行进一步的调整。
4.根据权利要求1所述的基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制方法，其特征在于，强化学习模型优化时设定奖励机制，为不同紧要程度的事项赋予不同的奖励，灵活调整其优化策略，从而实现不同目标的平衡。
5.基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制系统，其特征在于，包括五个核心模块：数据采集模块、生成式模型模块、强化学习模型模块、进度调整模块和反馈模块。
6.根据权利要求5所述的基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制系统，其特征在于，数据采集模块，作为施工进度控制系统的基础模块，从施工现场实时收集工程数据，具体数据包
7.根据权利要求5所述的基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制系统，其特征在于，生成式模型模块，功能是在项目初期根据输入的项目参数生成施工进度计划。
8.根据权利要求7所述的基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制系统，其特征在于，强化学习模型模块，用于实时优化施工进度计划。
9.根据权利要求8所述的基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制系统，其特征在于，进度调整模块，根据强化学习模型提供的优化建议，实时更新施工计划。
10.根据权利要求9所述的基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制系统，其特征在于，反馈模块，起着闭环控制的作用，持续监控施工进度的执行情况，并将现场情况反馈给生成式模型和强化学习模型。
...【技术特征摘要】
1.基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制方法，其特征在于，包括以下：
2.根据权利要求1所述的基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制方法，其特征在于，模型训练之前，对数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补数据缺失、标准化数据，以确保输入的数据一致性和可靠性。
3.根据权利要求1所述的基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制方法，其特征在于，生成的施工进度计划能够根据项目特点进行进一步的调整。
4.根据权利要求1所述的基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制方法，其特征在于，强化学习模型优化时设定奖励机制，为不同紧要程度的事项赋予不同的奖励，灵活调整其优化策略，从而实现不同目标的平衡。
5.基于生成式模型与强化学习的施工进度自动控制系统，其特征在于，包括五个核心模块：数据采集模块、生成式模型模块、强化学习模型模块、进度调整模块和反馈模块。
6.根据权利要求5所述的基于生成式模型与强化...
【专利技术属性】
技术研发人员：马尹骏，张小建，张承超，方德明，应樱，王昆，张建标，方通华，余思，郑恩，
申请(专利权)人：浙江建设职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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