摘要
本发明涉及市政道路施工技术领域,公开了基于人工智能的市政道路施工段调度优化方法及系统,该方法通过物联网设备和卫星遥感技术采集施工区域多源动态数据,构建时序数据库。建立多目标优化模型,以最小化施工周期、资源浪费及交通拥堵影响为目标,采用非支配排序遗传算法生成初始调度方案。运用强化学习算法动态调整施工段优先级,更新施工任务序列;利用图神经网络检测施工段时空冲突,生成无冲突调度约束条件;基于混合整数线性规划优化资源分配,结合数字孪生技术模拟施工进程,利用卡尔曼滤波算法修正施工进度偏差,输出最终调度指令。本发明实现了市政道路施工段调度的优化,有效缩短施工周期、减少资源浪费、缓解交通拥堵。
技术关键词
调度优化方法
混合整数线性规划
强化学习算法
卫星遥感技术
卡尔曼滤波算法
集成数字孪生
蒙特卡洛树搜索
资源占用冲突
移动路径规划
资源分配
交通流量预测
物联网设备
施工机械
市政道路施工技术
遗传算法
蚁群算法优化
交通拥堵指数
调度优化系统
地理信息数据
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无人机避障方法
场景类别
训练样本数据
轨迹预测模型
场景分类
新能源功率预测
气象
风速
卡尔曼滤波算法
新能源发电功率
生物安全柜
智能控制方法
生物特征认证
环境控制装置
实时数据
数字孪生模型
电解槽模块
多物理场协同
电解水制氢系统
复合阴离子交换膜