公开(公告)号：CN117521904A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311534046.7

申请日：2023-11-17

Applicant: 国网江苏省电力有限公司建设分公司 ,  华北电力大学

Inventor： 鄢洪林 ,  沙俊强 ,  夏睿 ,  凌宇辰 ,  聂麟鹏 ,  吴含滋 ,  苗艺 ,  叶嘉雯 ,  李金超 ,  鹿世强 ,  郭雨薇 ,  杨柳楠 ,  刘虎

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/08 ,  G06N3/006 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供的一种基于强化学习的施工计划和进度优化方法，所述优化方法包括：对施工项目的全过程进行WBS分解，划分成影响工期和资源成本的工序列表，并标明各工序的工期成本属性和不同工序之间的紧前紧后关系；构建基于多代理的施工方案优化模型，确定初始施工方案和所有可行的施工备选方案；以工期最短和成本最小为目标，考虑各时段资源约束，通过强化学习算法对所构建模型进行求解，得到最优施工方案。RL‑ABM提供了多个调度场景以实现最短持续时间，其中规划者可以根据其他附加标准做出活动排序决策。