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龙图腾网恭喜福建齐飞未来科技有限公司申请的专利一种基于AI的软件项目进度排期与监督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：CN119761775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510253883.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于AI的软件项目进度排期与监督系统是由吴烨;林金珠;刘雅瑜设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的软件项目进度排期与监督系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的软件项目进度排期与监督系统，涉及人工智能技术领域，包括，利用强化学习与模拟退火算法相结合对项目的初始排期进行优化，综合考虑任务间的多维度因素，生成初步排期方案；基于遗传算法对项目的初始排期进行动态调整，重新排序任务的优先级和执行顺序，最小化项目延误和资源浪费；使用多模态数据融合对项目进度进行风险预测，通过整合各类数据源识别初始排期中的潜在风险；通过生成对抗网络对初始排期方案进行最终模拟与优化，生成多个候选排期方案并选出最优排期方案。本发明利用生成对抗网络生成多个候选方案，结合非支配排序与蒙特卡洛仿真筛选最优排期，确保项目在工期、成本与风险间达到综合最优平衡。

本发明授权一种基于AI的软件项目进度排期与监督系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的软件项目进度排期与监督系统，其特征在于：包括，排期优化模块，利用强化学习与模拟退火算法相结合对项目的初始排期进行优化，综合考虑任务间的多维度因素，生成初步排期方案；资源调度模块，采用自适应网络算法对资源调度进行优化，实时分析任务间的资源竞争情况，动态调整资源分配方案，最大化提升项目的执行效率；异常检测模块，对项目进展进行跟踪，并通过无监督学习算法进行异常检测，提前识别潜在的任务延误和资源瓶颈；优先调整模块，基于遗传算法对项目的初始排期进行动态调整，重新排序任务的优先级和执行顺序，最小化项目延误和资源浪费；风险预测模块，使用多模态数据融合对项目进度进行风险预测，通过整合各类数据源识别初始排期中的潜在风险；方案优化模块，通过生成对抗网络对初始排期方案进行最终模拟与优化，生成多个候选排期方案并选出最优排期方案；所述生成初步排期方案，具体步骤如下，接收软件项目相关的需求信息和资源数据并进行清洗和标准化处理，生成结构化的项目需求数据库；对每个任务进行多维度特征提取，对不同类型的特征通过特征归一化与标准化处理，输出项目的时间、资源和风险的多维度因素；使用Q-learning强化学习算法，将任务排期作为智能体动作，定义项目的状态空间和项目的动作空间，建立排期决策模型；通过与环境的交互不断调整任务排期，构建奖励函数，选择最优排期动作；在强化学习的基础上，采用模拟退火算法进一步优化排期方案；通过调整任务顺序和资源分配生成邻域方案，使用接受准则更新最新的排期方案避免局部最优；综合考虑多维度因素，进一步的对更新后的排期方案进行综合评估并实时调整方案，最终生成初步排期方案；所述项目的状态空间包括任务的开始时间、结束时间、资源使用情况以及任务依赖关系，所述项目的动作空间由任务的排期选择组成，针对每个状态，智能体选择任务的执行顺序和资源分配；所述选择最优排期动作，具体步骤如下，基于项目的状态空间，给予完成时效性和资源利用效率的正奖励、延误以及资源浪费的负奖励构建奖励函数；智能体在当前状态下执行动作，并根据环境反馈的奖励值和状态转移，调整排期方案；通过Q-learning强化学习算法，结合环境反馈的奖励值更新Q值，选择最优的排期动作，不断优化排期方案。

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