基于大模型的施工任务自动分配方法及系统与流程

本发明涉及工程管理，尤其涉及基于大模型的施工任务自动分配方法及系统。

背景技术：

1、建筑工程施工是涵盖人员、设备、物料、工序、环境等多元要素的复杂系统工程，其管理效能直接决定项目的工期履约能力、成本控制水平与质量安全底线。随着我国建筑行业向工业化、数字化、智能化方向深度转型，大型复杂工程项目与多专业交叉作业场景日益增多，施工工序的耦合性与现场资源的动态性持续增强，施工调度的复杂度与管控难度大幅攀升。与此同时，bim 技术、物联网感知设备、项目管理系统等数字化工具在施工现场广泛应用，积累了海量多源异构的施工运行数据，为施工管理模式的智能化升级奠定了数据基础。施工任务分配作为现场施工管理的核心环节，分配方案的科学性与时效性直接影响资源利用效率与项目整体效益，如何依托新兴智能技术实现施工任务的精准匹配与动态优化，已成为当前工程管理领域亟需突破的关键问题。

2、然而，传统的施工任务分配主要依赖项目管理人员的人工经验，根据施工图纸与进度计划进行人工排班派工，不仅分配决策效率低下、响应速度迟缓，难以快速应对施工现场人员缺勤、设备故障、物料延误等各类突发状况，还易受管理人员个人经验与认知局限的影响，难以同时兼顾工期、成本、安全等多维度优化目标，无法充分释放施工资源的配置潜力。

3、针对上述的技术缺陷，现提出解决方案。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：用于解决传统的施工任务分配主要依赖项目管理人员的人工经验，根据施工图纸与进度计划进行人工排班派工，不仅分配决策效率低下、响应速度迟缓，难以快速应对施工现场人员缺勤、设备故障、物料延误等各类突发状况，还易受管理人员个人经验与认知局限的影响，难以同时兼顾工期、成本、安全等多维度优化目标，无法充分释放施工资源的配置潜力的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于大模型的施工任务自动分配方法，包括以下步骤：

3、步骤一、采集施工现场的多源异构数据，包括 bim 模型数据、施工进度数据、人员技能数据、设备状态数据、物料库存数据以及环境监测数据，对采集到的多源异构数据进行清洗、去重、归一化和结构化标注处理，构建统一的施工数据标准格式；

4、步骤二、提取施工任务的特征向量，包括任务类型、技术难度、工期要求、质量标准、安全风险等级以及工序依赖关系，同时提取施工资源的静态特征向量，包括人员技能矩阵、设备性能参数、物料供应能力以及空间作业范围，基于历史时序资源数据预测未来设定周期内的施工资源状态，得到人员可用率、设备完好率、物料供应充足率的动态预测结果，将静态特征向量与动态预测结果融合，生成完整的施工资源特征向量；

5、步骤三、将施工任务特征向量与施工资源特征向量输入预训练的施工领域大语言模型中，通过提示词工程构建任务分配推理模板，引导大模型基于施工规范、历史案例和实时约束条件生成初始任务分配方案；

6、步骤四、对初始任务分配方案进行多维度约束校验，包括工期约束、资源容量约束、空间冲突约束、安全规范约束以及成本预算约束，对不满足约束条件的分配方案进行局部调整修正；

7、步骤五、输出最终的施工任务分配方案，并实时采集任务执行反馈数据，将执行结果反馈至施工领域大语言模型进行持续微调优化，实现任务分配策略的动态迭代更新。

8、更进一步的，采集施工现场的多源异构数据并进行预处理的具体步骤为：

9、s11、通过api接口对接项目管理系统、bim平台、物联网监测系统以及人员考勤系统，实现施工数据的自动化同步采集，对文本类数据采用正则表达式提取关键信息，对数值类数据进行异常值检测与插值补全；

10、s12、构建施工领域本体知识库，定义任务、人员、设备、物料、环境五大类实体的属性标准与关联关系，采用统一的资源描述框架对各类数据进行语义标注，消除不同系统间的数据异构性；

11、s13、按照时间粒度与空间粒度对结构化数据进行分块存储，建立施工数据时空索引，同时对历史施工项目的任务分配案例进行标准化归档，形成案例库用于大模型的微调训练，确保输入大模型的数据格式统一且信息完整。

12、更进一步的，提取施工任务的工序依赖关系采用图注意力网络进行建模，具体步骤为：

13、s21、将每个施工任务抽象为图节点，根据施工工艺逻辑与先后顺序构建任务有向无环图，节点特征包含任务工期、资源需求量、优先级以及风险等级属性；

14、s22、引入图注意力网络对任务图进行特征学习，通过多头注意力机制计算相邻任务节点间的依赖权重，自动识别关键路径任务与非关键路径任务，同时捕捉任务间的隐性耦合关联；

15、s23、输出每个任务节点的嵌入表示向量以及任务依赖关系权重矩阵，将其作为补充特征输入施工领域大语言模型，辅助大模型理解任务间的先后约束与并行可行性，提升任务分配的逻辑合理性。

16、更进一步的，预测未来设定周期内的施工资源状态采用长短期记忆网络，具体过程为：

17、s31、采集历史时段内的人员出勤数据、设备运行数据、物料消耗数据以及环境影响数据，构建多变量时间序列数据集，按时间步长划分训练样本与验证样本；

18、s32、构建两层长短期记忆网络模型，输入层接收多维度资源状态序列数据，隐藏层提取资源状态的时序变化规律与周期性特征，输出层预测未来多个时间窗口内的人员可用率、设备完好率以及物料供应充足率；

19、s33、将预测得到的资源状态时序数据与当前实时资源数据进行融合，生成资源动态可用性向量输入施工领域大语言模型，使任务分配方案能够预判资源波动风险，避免因资源临时短缺导致的施工中断。

20、更进一步的，引导施工领域大语言模型生成初始任务分配方案，具体采用多目标优化的提示词框架，过程为：

21、s41、在提示词模板中设定工期最短、资源利用率最高、施工成本最低以及安全风险最小四个优化目标，为每个目标分配可配置的权重系数，同时嵌入施工规范、安全规程以及项目管理制度的约束规则；

22、s42、施工领域大语言模型基于思维链推理方式，先进行任务优先级排序，再进行资源能力匹配，最后进行全局平衡调整，生成多组候选分配方案；

23、s43、通过内置的量化评分函数对各组候选方案进行综合打分，选择综合得分最高的方案作为初始任务分配方案，同时保留次优方案作为应急备选方案，应对现场突发状况。

24、更进一步的，输出最终的施工任务分配方案采用分级推送机制，具体过程为：

25、s51、面向项目管理层输出整体任务甘特图、资源负载热力图以及关键指标统计报表，支持全局进度监控与决策调整；

26、s52、面向施工班组输出每日任务清单、作业指导书以及安全注意事项，明确任务起止时间、作业地点、所需工具与验收标准；

27、s53、面向一线作业人员通过移动端推送个人任务详情与操作规范；

28、s54、同时支持自然语言交互查询，管理人员可通过对话方式向大模型询问任务分配依据、调整建议以及风险预警信息，实现交互式施工调度管理。

29、更进一步的，动态迭代更新的具体实现过程为：

30、s61、设置任务分配方案的动态触发机制，当检测到人员缺勤、设备故障、物料延误、设计变更或天气异常等突发状况时，自动触发任务重分配流程；

31、s62、将异常事件信息与当前施工进度状态输入大模型，大模型基于最小扰动原则对受影响的任务进行局部重排，优先调整非关键路径任务，避免影响整体工期；

32、s63、每次重分配完成后记录调整原因与执行效果，将成功案例存入经验库，定期使用新增案例数据对大模型进行参数微调，使模型逐步适配特定项目的施工特点与管理习惯。

33、本发明还提供基于大模型的施工任务自动分配系统，包括数据采集单元、特征转化单元、初始分配单元、方案调整单元以及任务分配单元；

34、数据采集单元用于采集施工现场的多源异构数据，并对采集到的多源异构数据进行清洗、去重、归一化和结构化标注处理，构建统一的施工数据标准格式；

35、特征转化单元用于提取施工任务的特征向量，同时提取施工资源的静态特征向量，基于历史时序资源数据预测未来设定周期内的施工资源状态，得到人员可用率、设备完好率、物料供应充足率的动态预测结果，将静态特征向量与动态预测结果融合，生成完整的施工资源特征向量；

36、初始分配单元用于将施工任务特征向量与施工资源特征向量输入预训练的施工领域大语言模型中，通过提示词工程构建任务分配推理模板，引导大模型基于施工规范、历史案例和实时约束条件生成初始任务分配方案；

37、方案调整单元用于对初始任务分配方案进行多维度约束校验，对不满足约束条件的分配方案进行局部调整修正；

38、任务分配单元用于输出最终的施工任务分配方案，并实时采集任务执行反馈数据，将执行结果反馈至施工领域大语言模型进行持续微调优化，实现任务分配策略的动态迭代更新。

39、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

40、该基于大模型的施工任务自动分配方法及系统，通过借助图注意力网络对施工任务的工序依赖关系进行建模，精准识别关键路径任务与任务间的隐性耦合关联，大幅提升任务分配的逻辑合理性与工序衔接顺畅度。其次，采用长短期记忆网络预测未来设定周期内的施工资源状态，将静态特征向量与动态预测结果相融合，能够提前预判资源波动风险，有效避免因资源临时短缺引发的施工中断，增强分配方案的前瞻性与抗干扰能力。再者，依托预训练的施工领域大语言模型结合多目标优化提示词框架生成初始分配方案，可同时兼顾工期最短、资源利用率最高、施工成本最低、安全风险最小多重优化目标，突破人工经验的认知局限，显著提升资源配置效率与分配决策效率，再通过多维度约束校验与局部调整修正机制，确保分配方案全面满足各项现场约束条件。此外，通过实时采集任务执行反馈数据实现模型的持续微调优化与动态重分配，能够快速响应施工现场各类突发状况，且基于最小扰动原则优先调整非关键路径任务，有效保障项目整体工期稳定，同时搭配分级推送机制适配不同层级人员需求，全面提升施工调度的智能化水平与项目管理效能。