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龍圖騰網恭喜中航建設集團有限公司申請的專利一種基于物聯網的智慧施工調度方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119476881B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510052226.4，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種基于物聯網的智慧施工調度方法是由陳先瑞;張亞輝;封金;王曉彬;張思維;陳柏松;董紀東;董永魁;趙剛;陶德江;張江輝設計研發完成，并于2025-01-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于物聯網的智慧施工調度方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于物聯網的智慧施工調度方法，涉及智慧施工領域，包括：獲取施工升降機每個樓層的呼叫分機數據，呼叫分機數據包含層門狀態數據和呼叫數據；利用二值化處理算法對層門狀態數據進行轉換，得到各樓層的層門狀態參數；通過計數器對呼叫數據進行統計，得到各樓層的呼叫狀態參數將層門狀態參數和呼叫狀態參數作為環境狀態，將施工升降機調度問題建模為馬爾可夫決策過程，以調度策略為動作，以施工升降機的能耗為獎勵函數，通過Q?learning算法進行強化學習，得到調度策略；針對現有技術中施工升降機調度智能化程度低，本申請針對施工升降機調度問題，采用分層強化學習算法得到全局調度策略和局部調度策略，采用遺傳算法進行協同優化。

本發明授權一種基于物聯網的智慧施工調度方法在權利要求書中公布了：1.一種基于物聯網的智慧施工調度方法，其特征在于，包括：獲取施工升降機每個樓層的呼叫分機數據，呼叫分機數據包含層門狀態數據和呼叫數據；層門狀態信號反映層門的開關狀態，呼叫數據反映樓層的呼叫請求；利用二值化處理算法對層門狀態數據進行轉換，得到各樓層的層門狀態參數；其中，層門狀態參數包含層門開啟標志和層門關閉標志，當層門狀態數據的值大于閾值時，將層門開啟標志設置為真，反之將層門關閉標志設置為真；通過計數器對呼叫數據進行統計，得到各樓層的呼叫狀態參數，呼叫狀態參數包含呼叫次數和最后呼叫時間；將層門狀態參數和呼叫狀態參數作為環境狀態，將施工升降機調度問題建模為馬爾可夫決策過程，以調度策略為動作，以施工升降機的能耗為獎勵函數，通過Q-learning算法進行強化學習，得到調度策略；得到調度策略，包括：據層門狀態參數和呼叫狀態參數，構建狀態空間S；根據馬爾可夫決策過程的狀態空間S；并根據用戶的調度需求設置動作空間A；其中，動作空間A包含響應呼叫請求、改變運行方向、停靠或跳過某樓層；根據狀態空間S和動作空間A，定義狀態之間的轉移概率P；其中，轉移概率P表示在當前狀態下采取某個調度動作后，環境狀態轉移到下一個狀態的概率；以施工升降機的能耗作為獎勵函數R；根據狀態空間S、動作空間A、轉移概率P和獎勵函數R，構建馬爾可夫決策過程MDP；根據構建的馬爾可夫決策過程MDP，采用分層強化學習算法，在全局調度層和局部調度層進行強化學習，得到全局調度策略和局部調度策略；根據全局調度策略和局部調度策略，通過協同優化，得到最終的調度策略；其中，得到全局調度策略，包括：將馬爾可夫決策過程MDP的狀態空間S作為DQN算法的輸入狀態特征；其中，狀態特征包含層門狀態參數和呼叫狀態參數；構建多層前饋神經網絡作為DQN算法的Q網絡，Q網絡以狀態特征為輸入，輸出在對應狀態下采取各個調度動作的Q值；其中，Q值表示在當前狀態喜愛采取某一調度動作的長期累積回報期望；在每個狀態下選擇Q值最大的調度動作作為相應狀態下的全局調度策略；其中，局部調度策略，包括：根據馬爾可夫決策過程MDP的狀態空間S，提取反映單個施工升降機狀態的特征子集；其中，特征子集包含施工升降機的當前樓層、運行方向、速度和樓層門狀態；構建多層前饋神經網絡作為PPO算法的策略網絡，策略網絡以特征子集為輸入，輸出在當前狀態下采取各個調度動作的概率分布；根據當前的策略網絡參數，在MDP的狀態空間S和動作空間A中采集一組狀態－動作－獎勵數據；數據采集過程中，根據策略網絡輸出的概率分布，通過隨機采樣選擇調度動作；根據采集的狀態－動作－獎勵數據，計算當前策略網絡與數據采集策略之間的重要性權重；其中，數據采集策略指根據動作概率分布隨機采樣調度動作的策略；重要性權重用于糾正數據分布的偏差；根據重要性權重，構建PPO算法的目標函數；目標函數包含策略損失、值函數損失和熵正則化項；采用隨機梯度上升算法，在目標函數的梯度方向上更新策略網絡的參數；利用訓練后的策略網絡，在每個特征子集下通過隨機采樣的方式，從策略網絡輸出的調度動作的概率分布中選擇一個調度動作，多次采樣選擇的調度動作序列構成局部調度策略；通過協同優化，得到最終的調度策略，包括：將全局調度策略編碼為一個染色體，全局調度策略染色體由各狀態下的調度動作構成；將多個局部調度策略作為一個種群，每個局部調度策略代表種群中的一個個體，個體的染色體由對應局部調度策略的特征子集下的調度動作序列構成；構建適應度函數，適應度函數反映局部調度策略和全局調度策略的一致性，將局部調度策略在環境中運行得到的累積獎勵作為適應度值；采用遺傳算法對局部調度策略種群中的個體進行選擇、交叉和變異，通過輪盤賭選擇算子，以適應度值為權重從當前種群中選擇一組個體作為父代；父代個體兩兩隨機組合，通過交叉算子對染色體進行交叉重組，生成新的子代個體；當遺傳算法滿足預設迭代終止條件時，從最后一代種群中，選擇適應度值最高的個體，將選擇的個體染色體解碼為一個局部調度策略，作為與全局調度策略最協調的局部調度策略輸出；將選擇的局部調度策略和得到的全局調度策略進行組合，得到最終的調度策略；其中，全局調度策略負責選擇目標樓層，局部調度策略負責控制單個施工升降機的運行；構建適應度函數，適應度函數的表達式如下： 其中，表示個體的適應度函數；表示種群中的第i個個體；表示折扣因子；t表示時間步變量，表示局部調度策略在環境中運行的第t個時間步；表示局部調度策略在第t個時間步獲得的即時獎勵。

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