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龙图腾网获悉中建八局第一建设有限公司申请的专利一种基于BIM的建筑施工管线智能优化方法及系统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：CN120317103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510372230.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于BIM的建筑施工管线智能优化方法及系统是由刘现杰;吴杰;康海超;宋延杰;王风臣;羊陆元;苗壮;王培培;靳红杰;潘艳达;姚飞;吴小龙;王爱民;李瑞;王卫国;马云雷;郭许超;胡浩洋;王富淇;邵柯涵;李辰设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BIM的建筑施工管线智能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BIM的建筑施工管线智能优化方法及系统，涉及计算机平台负载平衡技术领域，包括采集BIM模型中的建筑数据、管线布局信息与施工约束条件，通过建筑信息结合施工约束条件设定优化目标。根据BIM模型中的管线布局信息构建强化学习环境，基于构建的强化学习环境，采用深度强化学习算法训练智能优化代理，根据施工阶段的不同需求，自适应调整优化目标。根据强化学习优化的结果更新BIM模型中的管线布局方案，对方案合理性进行评估。本发明所述方法通过解析BIM模型中的建筑数据、管线布局信息与施工约束条件。

本发明授权一种基于BIM的建筑施工管线智能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BIM的建筑施工管线智能优化方法，其特征在于，包括： 采集BIM模型中的建筑数据、管线布局信息与施工约束条件，通过建筑信息结合施工约束条件设定优化目标； 根据BIM模型中的管线布局信息构建强化学习环境，基于构建的强化学习环境，采用深度强化学习算法训练智能优化代理，根据施工阶段的不同需求，自适应调整优化目标； 根据强化学习优化的结果更新BIM模型中的管线布局方案，对方案合理性进行评估； 采用深度强化学习算法训练智能优化代理包括，智能代理基于深度Q网络训练，采用状态－动作－奖励－策略优化框架，动态优化管线布置；代理通过路径调整、旋转角优化、层高调整及重规划操作进行优化； 自适应调整优化目标包括，设计自适应权重调整策略，动态调整减少冲突、优化路径、降低施工成本的权重，通过经验回放与策略梯度更新，提升优化模型的学习能力； 所述采用深度强化学习算法训练智能优化代理包括， 初始化Q网络，基于状态空间，从BIM解析数据中采样多个管线布局方案作为训练样本，训练样本的一种优选方案为： 其中，表示当前管线布局状态，表示当前时刻优化代理执行的动作，表示根据管线优化目标计算的奖励值，表示第个时间步的奖励值，表示训练样本； 采用ε-greedy策略选择，采用ε-greedy策略选择的一种优选方案为： 其中，表示最优决策，表示Q值函数，表示所有可能动作； 执行进入，更新Q值，调整优化策略，使得累积奖励最大，存储经验样本并重复步骤直到Q值收敛，得到最优管线优化策略，终止训练； 更新Q值的一种优选方案为： 其中，表示当前状态选择动作的Q值，表示学习率，表示即时奖励，表示折扣因子，表示未来最优奖励； 终止训练包括，训练优化代理的终止条件，累积奖励收敛达到最大训练步数，优化代理成功找到最优管线布局； 累积奖励收敛的一种优选方案为： 其中，表示从第1轮训练到第轮训练的累积计算，表示上轮训练的Q值，表示当前训练的Q值，表示收敛阈值； 寻找最优管线布局包括，使整个强化学习过程中获得的累积奖励最大化，寻找最优管线布局的一种优选方案为： 其中，表示最优管线布局方案，表示求解使目标函数，表示从到的累积奖励总和，表示第个时间步的奖励值。

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