摘要
本发明涉及建筑施工路径优化方法,具体的说是基于蚁群算法的建筑施工路径优化方法。首先通过定义施工优化目标并将建筑施工现场抽象为图模型,其中每个施工点作为节点,连接节点的路线作为边,并对每条边赋予权重,权重为距离、成本、时间或风险;然后自定义优化的蚁群算法,通过调整信息素的挥发速度和强度以及启发式函数来适应施工环境的变化,并实施多目标优化,同时综合成本、时间和安全性因素;进一步包括路径选择的动态调整机制,整合实时监控系统数据和外部环境因素,包括天气和紧急情况,以动态调整路径选择策略;通过使用机器学习方法调整算法参数,提高路径计算的效率并适应不同施工场景的需求。
技术关键词
路径优化方法
蚁群算法
动态调整机制
实时数据
机器学习方法
实时监控系统
参数
建筑施工现场
环境传感器
在线学习系统
实时监测数据
框架方法
天气
非线性
深度学习算法
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