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龍圖騰網恭喜福建齊飛未來科技有限公司申請的專利一種基于AI的軟件項目進度排期與監督系統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：CN119761775B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510253883.5，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種基于AI的軟件項目進度排期與監督系統是由吳燁;林金珠;劉雅瑜設計研發完成，并于2025-03-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于AI的軟件項目進度排期與監督系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于AI的軟件項目進度排期與監督系統，涉及人工智能技術領域，包括，利用強化學習與模擬退火算法相結合對項目的初始排期進行優化，綜合考慮任務間的多維度因素，生成初步排期方案；基于遺傳算法對項目的初始排期進行動態調整，重新排序任務的優先級和執行順序，最小化項目延誤和資源浪費；使用多模態數據融合對項目進度進行風險預測，通過整合各類數據源識別初始排期中的潛在風險；通過生成對抗網絡對初始排期方案進行最終模擬與優化，生成多個候選排期方案并選出最優排期方案。本發明利用生成對抗網絡生成多個候選方案，結合非支配排序與蒙特卡洛仿真篩選最優排期，確保項目在工期、成本與風險間達到綜合最優平衡。

本發明授權一種基于AI的軟件項目進度排期與監督系統在權利要求書中公布了：1.一種基于AI的軟件項目進度排期與監督系統，其特征在于：包括，排期優化模塊，利用強化學習與模擬退火算法相結合對項目的初始排期進行優化，綜合考慮任務間的多維度因素，生成初步排期方案；資源調度模塊，采用自適應網絡算法對資源調度進行優化，實時分析任務間的資源競爭情況，動態調整資源分配方案，最大化提升項目的執行效率；異常檢測模塊，對項目進展進行跟蹤，并通過無監督學習算法進行異常檢測，提前識別潛在的任務延誤和資源瓶頸；優先調整模塊，基于遺傳算法對項目的初始排期進行動態調整，重新排序任務的優先級和執行順序，最小化項目延誤和資源浪費；風險預測模塊，使用多模態數據融合對項目進度進行風險預測，通過整合各類數據源識別初始排期中的潛在風險；方案優化模塊，通過生成對抗網絡對初始排期方案進行最終模擬與優化，生成多個候選排期方案并選出最優排期方案；所述生成初步排期方案，具體步驟如下，接收軟件項目相關的需求信息和資源數據并進行清洗和標準化處理，生成結構化的項目需求數據庫；對每個任務進行多維度特征提取，對不同類型的特征通過特征歸一化與標準化處理，輸出項目的時間、資源和風險的多維度因素；使用Q-learning強化學習算法，將任務排期作為智能體動作，定義項目的狀態空間和項目的動作空間，建立排期決策模型；通過與環境的交互不斷調整任務排期，構建獎勵函數，選擇最優排期動作；在強化學習的基礎上，采用模擬退火算法進一步優化排期方案；通過調整任務順序和資源分配生成鄰域方案，使用接受準則更新最新的排期方案避免局部最優；綜合考慮多維度因素，進一步的對更新后的排期方案進行綜合評估并實時調整方案，最終生成初步排期方案；所述項目的狀態空間包括任務的開始時間、結束時間、資源使用情況以及任務依賴關系，所述項目的動作空間由任務的排期選擇組成，針對每個狀態，智能體選擇任務的執行順序和資源分配；所述選擇最優排期動作，具體步驟如下，基于項目的狀態空間，給予完成時效性和資源利用效率的正獎勵、延誤以及資源浪費的負獎勵構建獎勵函數；智能體在當前狀態下執行動作，并根據環境反饋的獎勵值和狀態轉移，調整排期方案；通過Q-learning強化學習算法，結合環境反饋的獎勵值更新Q值，選擇最優的排期動作，不斷優化排期方案。

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