CN119514957A 一种基于智能算法的高效施工多要素实时动态调控方法 （华东交通大学）

区双港东大街808号华东交通大学土一种基于智能算法的高效施工多要素实时了一种基于智能算法的高效施工多要素实时动施工项目的材料库存；采集施工现场的人员位2基于智能算法，并根据采集的施工进度数据，判断实际的施工进度基于智能算法，并根据采集的施工质量数据，判断施工项目材料或施工2.根据权利要求1所述的基于智能算法的高效施工多要素实时动态调控方法，其特征3.根据权利要求1所述的基于智能算法的高效施工多要素实时动态调控方法，其特征在材料库部署数据采集摄像头和材料重量传感器，利用数据采4.根据权利要求1所述的基于智能算法的高效施工多要素实时动态调控方法，其特征5.根据权利要求1所述的基于智能算法的高效施工多要素实时动态调控方法，其特征6.根据权利要求5所述的基于智能算法的高效施工多要素实时动态调控方法，其特征采用遗传算法实现材料库的优化管理，通过遗传算法，在众多可能的7.根据权利要求1所述的基于智能算法的高效施工多要素实时动态调控方法，其特征8.根据权利要求1所述的基于智能算法的高效施工多要素实时动态调控方法，其特征39.根据权利要求1所述的基于智能算法的高效施工多要素实时动态调控方法，其特征智能算法处理模块，用于接收数据采集模块采集的调控执行模块，根据所述智能算法处理模块提供的施工所述数据采集摄像头覆盖施工现场各个区域以及材料库的各个区域，4度和质量等多要素之间的相互影响日益显著。人员变动可能影响材料需求和设备使用效数据支撑和精准调控手段，现有的管理方法难以实现多要素的协同管理和实时动态调控，5便调配人员和/或增加材料供应速度和/或调度设备和/或调整6[0019]5、该基于智能算法的高效施工多要素实时动态调控方法，通过实时检测质量指请参阅图1图6，一种基于智能算法的高效施工多要素实时动态调控方法及其系7[0025]基于该系统的一种基于智能算法的高效施工多要素实时动态调控方法的具体实8一种常见的适应度函数构建方式是将多个目标通过加权求和或乘积等方式组合和质量进行相应的处理和组合。权重的确定需要根据项目的实际需求和侧重点来进行调9输入层节点数量由施工要素数量决定。隐藏层节点数量可通过经验公式初步估训练完成的神经网络可用于实际施工过程的动态调控。将实时采集的施工数据，目标函数用于衡量施工方案的优劣，通常基于施工成本和工期等关键因素来构相应金额；人工成本根据不同工种的工资标准和工时计算，木工工资标准为每人每天300温度的更新策略对算法的性能有重要影响。常见的温度更新方式有指数衰减方终止条件用于决定算法何时停止搜索。常见的终止条件有达到一定的迭代次数，机选取人员分配到各个施工任务或施工区域，确保每个粒子代表的分配方案都是可行的，反映了该粒子所代表的人员分配方案在施工效率、施工质量和施工成本等方面的综合表[0080]利用施工现场的数据采集摄像头采集施工人员的施工状态数据、施工进度数据、[0094]（2）、全局最优更新：在粒子群中找适应度值最好的粒子，其位置为全局最优动平均法通过计算一定时间窗口内数据平均值突出长期趋势，如用3个月移动平均分析钢表示为[钢材采购量1,钢材库存上限1,钢材补货时间点1,水泥采购量2,水泥库存上限2,水确定将设备分配到施工任务或区域的决策变量，用整数编码表示粒子位置向量，结合当前情况和约束条件随机生成初始可行方案，确保符合任务逻辑和资源限