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龙图腾网获悉四川省建筑机械化工程有限公司申请的专利施工进度与资源协同的预测数据处理方法及相关产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120952495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511492269.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权施工进度与资源协同的预测数据处理方法及相关产品是由刘辉;詹俊;余亮;王朝静;张云;王飞;蒋强;陈杰;张智平;黄蓉设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本施工进度与资源协同的预测数据处理方法及相关产品在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种施工进度与资源协同的预测数据处理方法及相关产品,包括：构建BIM知识图谱；实时监控实时动态数据，若识别到存在偏离施工计划的风险事件，生成多维风险预测向量；构建多目标优化模型，求解生成协同优化策略；执行协同优化策略，更新施工进度计划和资源调配计划，并同步更新BIM知识图谱；本发明通过构建融合多源异构数据的BIM知识图谱，本发明打破了传统BIM设计数据与现场执行数据之间的信息壁垒，并通过对风险事件进行连锁影响传播仿真，以量化方式预测未来的时间与成本偏差，将项目管理从传统的“事后补救”模式转变为“事前预控”模式。

本发明授权施工进度与资源协同的预测数据处理方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种施工进度与资源协同的预测数据处理方法，其特征在于，包括： 将建筑信息模型中的构件作为构件节点，将施工进度计划中的工序作为工序节点，并依据该计划中的前后置逻辑关系建立工序节点间的关系边，将资源节点关联至工序节点，将实时动态数据进行分类，并作为动态属性附加到其对应的资源节点上，构建BIM知识图谱； 接入施工现场的实时动态数据，并实时监控实时动态数据，若识别到存在偏离施工计划的风险事件，沿BIM知识图谱的关系边进行影响传播仿真，生成多维风险预测向量，多维风险预测向量至少包括：时间偏差和成本偏差； 基于多维风险预测向量，构建以最小化时间偏差与成本偏差为目标的多目标优化模型，并在项目可用资源和工序逻辑约束的边界条件下，求解多目标优化模型，生成包含具体资源调配方案或工序调整方案的协同优化策略； 执行协同优化策略，更新施工进度计划和资源调配计划，并同步更新BIM知识图谱； 其中，对多目标优化模型进行求解的方法包括： 初始化：初始化由个候选协同优化策略组成的种群；初始化用于存储状态-动作价值函数； 迭代求解：对于每一次迭代，执行NSGA-Ⅱ算法，计算本次迭代的奖励值； 构建隐式奖励函数模型，其中，为代表管理者决策偏好的权重参数向量，为应用策略后的预测项目总工期函数，为应用策略后的预测项目总成本函数； 基于最大熵原理确定管理者从协同优化策略中选择最终执行策略的概率函数，； 基于持续记录的多个历史决策对，通过求解对数似然函数的最大化问题，计算出当前阶段最优权重：； 在生成新的父代种群后，基于最优权重计算该新种群的偏好奖励，； 将偏好奖励与奖励值进行加权组合获得复合奖励信号：，其中，是预设超参数； 使用复合奖励信号替代原奖励值，利用Q-learning更新规则，对价值函数中对应状态-动作对的价值进行更新：，其中，为学习率，为折扣因子，为下一次迭代的状态； 终止与输出：重复迭代直至满足预设的终止条件，并输出最终种群中的帕累托最优前沿上的一组非支配解集，作为协同优化策略。

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