【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能与资源管理交叉，具体为基于人工智能的工程资源分配优化方法和系统。
技术介绍
1、随着全球工程项目规模的不断扩大及复杂度的持续提升，工程资源的高效配置与动态优化已成为保障项目进度、成本控制与资源利用率的核心问题。尤其在大型基础设施建设、智能制造、智慧城市建设等领域，工程项目面临多工种协作、资源供应链波动、施工环境不确定性高等挑战，传统静态资源配置模式难以适应动态变化的工程场景。人工智能技术，尤其是多模态数据处理、图神经网络与智能优化算法的发展，为实现工程资源的智能感知、动态建模与优化决策提供了新的技术手段，推动工程管理模式由经验驱动向数据驱动与智能决策转型。
2、现有的工程资源分配方法多基于静态规则制定、启发式算法或简化假设进行优化，存在诸多局限性。一方面，传统方法通常难以充分整合多模态异构数据，导致决策模型对复杂工程场景的适应性较差；另一方面，现有优化算法多采用单阶段静态求解，缺乏对资源需求不确定性、动态冲突调解及局部异常响应机制的建模能力，容易导致资源分配结果与实际工程执行过程偏离，造成资源浪费、工期...
【技术保护点】
1.基于人工智能的工程资源分配优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的工程资源分配优化方法，其特征在于：S1包括以下内容：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的工程资源分配优化方法，其特征在于：根据多模态动态数据流构建动态异构图网络，定义任务节点、资源节点、环境节点的异构交互关系的具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的工程资源分配优化方法，其特征在于：根据多模态图注意力机制计算节点间动态依赖权重，并通过事件驱动的边权重更新机制的逻辑过程如下：
5.根据权利要求4所述的...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的工程资源分配优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的工程资源分配优化方法，其特征在于：s1包括以下内容：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的工程资源分配优化方法，其特征在于：根据多模态动态数据流构建动态异构图网络，定义任务节点、资源节点、环境节点的异构交互关系的具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的工程资源分配优化方法，其特征在于：根据多模态图注意力机制计算节点间动态依赖权重，并通过事件驱动的边权重更新机制的逻辑过程如下：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的工程资源分配优化方法，其特征在于：s3.1包括以下内容：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的工...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵邦君，李占环，高翔，杨婷，林世彬，陈洪菊，王志英，王成欢，罗成渝，赵丹丹，潘星武，
申请(专利权)人：重庆创新工程咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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