一种基于多目标协同的城市资源优化配置方法及系统

本发明涉及资源优化配置技术领域，尤其是涉及一种基于多目标协同的城市资源优化配置方法及系统。方法，包括：对获取的城市资源相关数据进行预处理；基于预处理后的城市资源相关数据构建动态时空知识图谱；构建强化学习‑神经网络混合优化模型，将动态时空知识图谱作为模型的嵌入表示；采用量子计算与经典优化算法对模型进行多目标训练优化；基于优化后的模型生成资源配置决策。通过构建多源数据采集网络，整合时空、结构化、文本和图像等多模态异构数据，并运用时空图卷积网络、BERT模型、改进的ResNet模型等进行特征提取与融合，能够更全面、准确地获取城市资源信息。