基于深度强化学习的土方施工动态调度方法、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN119624047A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202510148941.8

    申请日:2025-02-11

    Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的土方施工动态调度方法、设备和存储介质,方法包括:获取施工信息,确定约束条件和施工设备的集成调度目标,设定目标函数;将施工设备的集成调度问题表述为马尔科夫动态决策过程,生成第一智能体;基于NSGA‑Ⅱ和DDQN算法设计奖励函数对第一智能体进行训练;生成初始调度方案,并基于该方案执行虚拟调度;基于假设的扰动事件补充约束条件,通过马尔科夫动态决策过程生成第二智能体;对初始调度方案中的作业进行区分,根据区分结果设计NSGA‑Ⅱ算法的编码和解码方法;基于设计编解码后的NSGA‑Ⅱ算法和DDQN算法设计奖励函数对第二智能体进行训练;将训练稳定后的智能体部署在实际施工环境中,生成动态调度决策。

    一种基于大模型的交互式BIM建模方法及系统

    公开(公告)号:CN119622895A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202510153978.X

    申请日:2025-02-12

    Abstract: 本公开提供一种基于大模型的交互式BIM建模方法及系统,所述方法包括:确定目标项目类所对应的目标工具集说明文档;接收用户输入的任务指令,项目类大模型根据当前执行任务的任务意图进行任务拆分,得到至少一个子任务;调用项目类大模型根据当前执行子任务的任务意图和目标工具集说明文档确定工具调用指令;将所述工具调用指令发送至工具调用模块,工具调用模块对所述工具调用指令进行合规性校验;处理所述工具调用指令,生成BIM应用的执行指令,接收执行结果并返回给项目类大模型,项目类大模型向用户呈现执行结果。本公开的方法,通过简单的自然语言输入即完成BIM建模任务,能够降低操作的复杂性,帮助设计师更加高效地完成建模任务。

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