CN119494450A 一种基于ai的室内装饰施工优化方法及系统 （武夷学院）

一种基于AI的室内装饰施工优化方法及系统数据和N个施工人员的人员特征数据，并分别通第三特征数据和第四特征序列构建环节工期预法结合环节工期预测模型生成最优的施工环节工序，施工环节工序表示M个施工环节的施工顺2步骤S102，对第一特征序列和第二特征序列进行预征序列；步骤S103，根据第三特征数据和第四特征序列构建环节步骤S104，根据改进的鹦鹉优化算法结合环节工期预测模型生成最优的施工环节工步骤S201，将第一特征序列和第二特征序列中超示面积复杂偏度特征，i表示施工环节索引，步骤S204，使用z分数归一化方法对处理后的第一特征序列和第二特征序列进行归一3拼接单元用于将第一特征矩阵展开成向量表示，并和第二特征向量进行;;;;;;;和b;分别表示重置门对应的第一权重参数、第二权重参数和偏置参数，T表示转置操4输出当前种群中适应度值最大的个体编码作为最优的施工环节工序，否则返回步骤S303，步骤S401，根据环节工期预测模型计算所有施工人员分别对N个施工环节的预测工期步骤S402，在满足环节依赖约束条件的前提下，按照施;个施工人员在工序矩阵中分配到的环节集合，表示根据环节工期预测模型得到的第一个施工人员对于第j个施工环节的预测工期，P2表示第二个施工人员在工序矩阵中分配到预测模型得到的第N个施工人员对于第j个施工环节的步骤S501，模拟鹦鹉通过随机飞行方式寻找食物个随机变量，p表示缩放系数，优选地，p设置为1.5，表示控制步长大小的缩放因子，5步骤S502，模拟鹦鹉停留在特定区域观察周围环境的响系数，取值范围为0到1，xbest表示第b次迭代时种群的最优解，表示步骤S503，模拟鹦鹉通过观察陌生行为进行适应的数据获取模块，用于获取M个施工环节的环节特征数据和N个施工人员的人员特征数第一特征序列的第m个序列单元表示第m个施工环第二特征序列的第n个序列单元表示第n个施工人数据预处理模块，用于对第一特征序列和第二特征序列进行环节工期预测模块，用于根据第三特征数据和第四特征序列构建环节工期预测模型，工序优化模块，用于根据改进的鹦鹉优化算法结合环节工期预测67表示面积复杂偏度特征，i表示施工环节索引，WA和WC[0017]步骤S204，使用z分数归一化方法对处理后的第一特征序列和第二特征序列进行;8;;;;;;[0027]进一步地，根据改进的鹦鹉优化算法结合环节工期预测[0034]步骤S401，根据环节工期预测模型计算所有施工人员分别对N个施工环节的预测;9第一个施工人员在工序矩阵中分配到的环节集合，表示根据环节工期预测模型得到的第一个施工人员对于第j个施工环节的预测工期，P2表示第二个施工人员在工序矩阵中分工期预测模型得到的第N个施工人员对于第j个施工环节,其中，和分别扰动系数，cauchy(0,1)表示一个标准柯西分布。数据，M个环节特征数据和N个人员特征数据分别通过第一特征序列和第二特征序列表示，征数据和第四特征序列；过取其他施工人员对该施工人员的专注度评分的平均值得到，专注度评分的范围为0到表示面积复杂偏度特征，i表示施工环节索引，WA和WC[0074]步骤S204，使用z分数归一化方法对处理后的第一特征序列和第二特征序列进行;;;;;为其中分别表示第1个施工人员对于第1个施工环节[0099]步骤S401，根据环节工期预测模型计算所有施工人员分别对N个施工环节的预测;第一个施工人员在工序矩阵中分配到的环节集合，表示根据环节工期预测模型得到的第一个施工人员对于第j个施工环节的预测工期，P2表示第二个施工人员在工序矩阵中分工期预测模型得到的第N个施工人员对于第j个施工环节,其中，和分别数据，M个环节特征数据和N个人员特征数据分别通过第一特征序列和第二特征序列表示，