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龙图腾网恭喜中航建设集团有限公司申请的专利一种基于物联网的智慧施工调度方法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：CN119476881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510052226.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于物联网的智慧施工调度方法是由陈先瑞;张亚辉;封金;王晓彬;张思维;陈柏松;董纪东;董永魁;赵刚;陶德江;张江辉设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的智慧施工调度方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于物联网的智慧施工调度方法，涉及智慧施工领域，包括：获取施工升降机每个楼层的呼叫分机数据，呼叫分机数据包含层门状态数据和呼叫数据；利用二值化处理算法对层门状态数据进行转换，得到各楼层的层门状态参数；通过计数器对呼叫数据进行统计，得到各楼层的呼叫状态参数将层门状态参数和呼叫状态参数作为环境状态，将施工升降机调度问题建模为马尔可夫决策过程，以调度策略为动作，以施工升降机的能耗为奖励函数，通过Q‑learning算法进行强化学习，得到调度策略；针对现有技术中施工升降机调度智能化程度低，本申请针对施工升降机调度问题，采用分层强化学习算法得到全局调度策略和局部调度策略，采用遗传算法进行协同优化。

本发明授权一种基于物联网的智慧施工调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的智慧施工调度方法，其特征在于，包括：获取施工升降机每个楼层的呼叫分机数据，呼叫分机数据包含层门状态数据和呼叫数据；层门状态信号反映层门的开关状态，呼叫数据反映楼层的呼叫请求；利用二值化处理算法对层门状态数据进行转换，得到各楼层的层门状态参数；其中，层门状态参数包含层门开启标志和层门关闭标志，当层门状态数据的值大于阈值时，将层门开启标志设置为真，反之将层门关闭标志设置为真；通过计数器对呼叫数据进行统计，得到各楼层的呼叫状态参数，呼叫状态参数包含呼叫次数和最后呼叫时间；将层门状态参数和呼叫状态参数作为环境状态，将施工升降机调度问题建模为马尔可夫决策过程，以调度策略为动作，以施工升降机的能耗为奖励函数，通过Q-learning算法进行强化学习，得到调度策略；得到调度策略，包括：据层门状态参数和呼叫状态参数，构建状态空间S；根据马尔可夫决策过程的状态空间S；并根据用户的调度需求设置动作空间A；其中，动作空间A包含响应呼叫请求、改变运行方向、停靠或跳过某楼层；根据状态空间S和动作空间A，定义状态之间的转移概率P；其中，转移概率P表示在当前状态下采取某个调度动作后，环境状态转移到下一个状态的概率；以施工升降机的能耗作为奖励函数R；根据状态空间S、动作空间A、转移概率P和奖励函数R，构建马尔可夫决策过程MDP；根据构建的马尔可夫决策过程MDP，采用分层强化学习算法，在全局调度层和局部调度层进行强化学习，得到全局调度策略和局部调度策略；根据全局调度策略和局部调度策略，通过协同优化，得到最终的调度策略；其中，得到全局调度策略，包括：将马尔可夫决策过程MDP的状态空间S作为DQN算法的输入状态特征；其中，状态特征包含层门状态参数和呼叫状态参数；构建多层前馈神经网络作为DQN算法的Q网络，Q网络以状态特征为输入，输出在对应状态下采取各个调度动作的Q值；其中，Q值表示在当前状态喜爱采取某一调度动作的长期累积回报期望；在每个状态下选择Q值最大的调度动作作为相应状态下的全局调度策略；其中，局部调度策略，包括：根据马尔可夫决策过程MDP的状态空间S，提取反映单个施工升降机状态的特征子集；其中，特征子集包含施工升降机的当前楼层、运行方向、速度和楼层门状态；构建多层前馈神经网络作为PPO算法的策略网络，策略网络以特征子集为输入，输出在当前状态下采取各个调度动作的概率分布；根据当前的策略网络参数，在MDP的状态空间S和动作空间A中采集一组状态－动作－奖励数据；数据采集过程中，根据策略网络输出的概率分布，通过随机采样选择调度动作；根据采集的状态－动作－奖励数据，计算当前策略网络与数据采集策略之间的重要性权重；其中，数据采集策略指根据动作概率分布随机采样调度动作的策略；重要性权重用于纠正数据分布的偏差；根据重要性权重，构建PPO算法的目标函数；目标函数包含策略损失、值函数损失和熵正则化项；采用随机梯度上升算法，在目标函数的梯度方向上更新策略网络的参数；利用训练后的策略网络，在每个特征子集下通过随机采样的方式，从策略网络输出的调度动作的概率分布中选择一个调度动作，多次采样选择的调度动作序列构成局部调度策略；通过协同优化，得到最终的调度策略，包括：将全局调度策略编码为一个染色体，全局调度策略染色体由各状态下的调度动作构成；将多个局部调度策略作为一个种群，每个局部调度策略代表种群中的一个个体，个体的染色体由对应局部调度策略的特征子集下的调度动作序列构成；构建适应度函数，适应度函数反映局部调度策略和全局调度策略的一致性，将局部调度策略在环境中运行得到的累积奖励作为适应度值；采用遗传算法对局部调度策略种群中的个体进行选择、交叉和变异，通过轮盘赌选择算子，以适应度值为权重从当前种群中选择一组个体作为父代；父代个体两两随机组合，通过交叉算子对染色体进行交叉重组，生成新的子代个体；当遗传算法满足预设迭代终止条件时，从最后一代种群中，选择适应度值最高的个体，将选择的个体染色体解码为一个局部调度策略，作为与全局调度策略最协调的局部调度策略输出；将选择的局部调度策略和得到的全局调度策略进行组合，得到最终的调度策略；其中，全局调度策略负责选择目标楼层，局部调度策略负责控制单个施工升降机的运行；构建适应度函数，适应度函数的表达式如下： 其中，表示个体的适应度函数；表示种群中的第i个个体；表示折扣因子；t表示时间步变量，表示局部调度策略在环境中运行的第t个时间步；表示局部调度策略在第t个时间步获得的即时奖励。

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