【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种建筑施工的调度管理方法及系统。
技术介绍
1、在建筑行业，如何在满足多个目标的情况下优化施工项目方案是一个复杂且具有挑战性的问题。装配式建筑作为一种现代化的施工方法，不仅可以提高施工效率，还可以改善建筑质量。然而，装配式建筑项目中涉及到多个目标，如成本、工期、质量等，需要在这些目标之间做出权衡选择。传统的人工决策往往难以在多目标优化中达到最优解。
2、装配式建筑项目通常涉及多个目标、约束和决策变量，导致问题变得复杂且维度爆炸。传统的优化算法难以有效处理高维度的解空间，导致计算成本高昂。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种建筑施工的调度管理方法及系统，用于提高建筑施工的调度管理的准确率。
2、本专利技术第一方面提供了一种建筑施工的调度管理方法，所述建筑施工的调度管理方法包括：
3、获取预置的装配式建筑施工项目方案，同时，对所述装配式建筑施工项目方案进行项目拆分，得到多个施工子项目；
4、分别对每个所述施工子项目进行项目数据提取，得到每个所述施工子项目的项目数据集，其中，每个所述施工子项目的项目数据集包括：每个所述施工子项目的施工模式、每个所述施工子项目的施工模式的资源数据以及每个所述施工子项目的项目类型；
5、分别对每个所述施工子项目的项目数据集进行数据编码，得到每个所述施工子项目的编码数据集；
6、通过每个所述施工子项目的编码数据集，对每个所述施工子项目进行优先级排序，得
7、基于所述优先级排序结果，通过预置的非支配排序遗传算法对多个所述施工子项目进行初始化种群构建，得到目标初始化种群，其中，所述目标初始化种群包括多个种群个体；
8、对所述目标初始化种群中的多个所述种群个体进行非支配排序，得到pareto前沿数据，同时，对多个所述种群个体进行拥挤度距离计算，得到拥挤度数据集合；
9、通过所述pareto前沿数据以及所述拥挤度数据集合对多个所述种群个体进行个体筛选，得到目标父代个体；
10、通过所述目标父代个体对多个所述种群个体进行种群迭代，直至满足预设条件时，得到目标最优种群，并对所述目标最优种群进行最优解计算，得到pareto最优解，通过所述pareto最优解对多个所述施工子项目进行施工数据匹配计算，得到目标施工数据，并通过所述目标施工数据对所述装配式建筑施工项目方案进行调度管理。
11、结合第一方面，在本专利技术第一方面的第一实施方式中，所述通过每个所述施工子项目的编码数据集，对每个所述施工子项目进行优先级排序，得到优先级排序结果，包括：
12、通过每个所述施工子项目的编码数据集分别对每个所述施工子项目进行项目重要度判断，得到每个所述施工子项目的项目重要度；
13、对每个所述施工子项目的编码数据集进行项目资源属性分析，得到每个所述施工子项目的项目资源属性；
14、分别对每个所述施工子项目的项目重要度以及每个所述施工子项目的项目资源属性进行项目优先级分值计算，得到每个所述施工子项目的项目优先级分值；
15、通过每个所述施工子项目的项目优先级分值对每个所述施工子项目进行优先级排序，得到优先级排序结果。
16、结合第一方面，在本专利技术第一方面的第二实施方式中，所述基于所述优先级排序结果，通过预置的非支配排序遗传算法对多个所述施工子项目进行初始化种群构建，得到目标初始化种群，其中，所述目标初始化种群包括多个种群个体，包括：
17、将所述优先级排序结果输入所述非支配排序遗传算法分别对每个所述施工子项目进行变量参数映射，得到每个所述施工子项目的决策变量参数集；
18、通过预置的适应度函数，分别对每个所述施工子项目的决策变量参数集进行适应度计算，得到每个所述施工子项目的初始适应度数据；
19、对每个所述施工子项目进行施工约束条件采集，得到每个所述施工子项目的施工约束条件，同时，对每个所述施工子项目的施工约束条件进行数值映射，得到每个所述施工子项目的约束指标参数；
20、通过每个所述施工子项目的约束指标参数，分别对每个所述施工子项目的初始适应度数据进行数据修正，得到每个所述施工子项目的目标适应度数据；
21、通过每个所述施工子项目的目标适应度数据对多个所述施工子项目进行初始化种群构建，得到目标初始化种群，其中，所述目标初始化种群包括多个种群个体。
22、结合第一方面的第二实施方式，在本专利技术第一方面的第三实施方式中，所述对所述目标初始化种群中的多个所述种群个体进行非支配排序，得到pareto前沿数据，同时，对多个所述种群个体进行拥挤度距离计算，得到拥挤度数据集合，包括：
23、分别对所述目标初始化种群中的多个所述种群个体进行函数匹配，得到每个所述种群个体的函数集，其中，每个所述种群个体的函数集包括：每个所述种群个体的成本目标函数，每个所述种群个体的工期目标函数；
24、通过每个所述种群个体的成本目标函数对每个所述施工子项目的决策变量参数集进行成本数据计算，得到每个所述种群个体的成本数据；
25、通过每个所述种群个体的工期目标函数对每个所述施工子项目的决策变量参数集进行工期数据计算，得到每个所述种群个体的工期数据；
26、基于每个所述种群个体的成本数据以及每个所述种群个体的工期数据，对多个所述种群个体进行非支配排序，得到每个所述种群个体的非支配层级；
27、通过每个所述种群个体的非支配层级，对多个所述种群个体进行数据提取，得到所述pareto前沿数据；
28、基于每个所述种群个体的非支配层级，对多个所述种群个体进行拥挤度距离计算，得到拥挤度数据集合。
29、结合第一方面的第三实施方式，在本专利技术第一方面的第四实施方式中，所述基于每个所述种群个体的非支配层级，对多个所述种群个体进行拥挤度距离计算，得到拥挤度数据集合，包括：
30、通过每个所述种群个体的成本数据，对每个所述种群个体进行成本差值计算，得到成本差值集合；
31、通过每个所述种群个体的工期数据，对每个所述种群个体进行工期差值计算，得到工期差值集合；
32、基于所述成本差值集合以及所述工期差值集合，对每个所述种群个体进行差值累加分析，得到每个所述种群个体的数值分布曲线；
33、基于每个所述种群个体的非支配层级，通过每个所述种群个体的数值分布曲线对多个所述种群个体进行拥挤度距离计算，得到拥挤度数据集合。
34、结合第一方面，在本专利技术第一方面的第五实施方式中，所述通过所述pareto前沿数据以及所述拥挤度数据集合对多个所述种群个体进行个体筛选，得到目标父代个体，包括：
35、对所述pareto前沿数据进行潜在父代个体筛选，得到多个潜在父代个体；
36、对所述拥挤度数据集合进行基于目标空间的分布密度计算，得到目标分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种建筑施工的调度管理方法，其特征在于，所述建筑施工的调度管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的建筑施工的调度管理方法，其特征在于，所述通过每个所述施工子项目的编码数据集，对每个所述施工子项目进行优先级排序，得到优先级排序结果，包括：
3.根据权利要求1所述的建筑施工的调度管理方法，其特征在于，所述基于所述优先级排序结果，通过预置的非支配排序遗传算法对多个所述施工子项目进行初始化种群构建，得到目标初始化种群，其中，所述目标初始化种群包括多个种群个体，包括：
4.根据权利要求3所述的建筑施工的调度管理方法，其特征在于，所述对所述目标初始化种群中的多个所述种群个体进行非支配排序，得到Pareto前沿数据，同时，对多个所述种群个体进行拥挤度距离计算，得到拥挤度数据集合，包括：
5.根据权利要求4所述的建筑施工的调度管理方法，其特征在于，所述基于每个所述种群个体的非支配层级，对多个所述种群个体进行拥挤度距离计算，得到拥挤度数据集合，包括：
6.根据权利要求1所述的建筑施工的调度管理方法，其特征在于，所述通过所述Pareto
7.根据权利要求1所述的建筑施工的调度管理方法，其特征在于，所述通过所述Pareto最优解对多个所述施工子项目进行施工数据匹配计算，得到目标施工数据，并通过所述目标施工数据对所述装配式建筑施工项目方案进行调度管理，包括：
8.一种建筑施工的调度管理系统，其特征在于，所述建筑施工的调度管理系统包括：
9.一种建筑施工的调度管理设备，其特征在于，所述建筑施工的调度管理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的建筑施工的调度管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种建筑施工的调度管理方法，其特征在于，所述建筑施工的调度管理方法包括：
2.根据权利要求1所述的建筑施工的调度管理方法，其特征在于，所述通过每个所述施工子项目的编码数据集，对每个所述施工子项目进行优先级排序，得到优先级排序结果，包括：
3.根据权利要求1所述的建筑施工的调度管理方法，其特征在于，所述基于所述优先级排序结果，通过预置的非支配排序遗传算法对多个所述施工子项目进行初始化种群构建，得到目标初始化种群，其中，所述目标初始化种群包括多个种群个体，包括：
4.根据权利要求3所述的建筑施工的调度管理方法，其特征在于，所述对所述目标初始化种群中的多个所述种群个体进行非支配排序，得到pareto前沿数据，同时，对多个所述种群个体进行拥挤度距离计算，得到拥挤度数据集合，包括：
5.根据权利要求4所述的建筑施工的调度管理方法，其特征在于，所述基于每个所述种群个体的非支配层级，对多个所述种群个体进行拥挤...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁雪亮，
申请(专利权)人：深圳市美置乡墅科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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