Нейросетевая оптимизация маршрутов и логистики строительной техники на крупных объектах: от планирования до автономного управления

Аннотация

Данное исследование посвящено изучению инновационных подходов применения нейросетевых технологий для оптимизации маршрутизации и логистики строительной техники на крупномасштабных строительных объектах. Актуальность темы обусловлена растущим дефицитом квалифицированных кадров в строительной отрасли, увеличением сложности инфраструктурных проектов и необходимостью повышения эффективности использования строительных ресурсов. В работе представлен комплексный анализ существующих нейросетевых архитектур для задач оптимизации маршрутов, включая сверточные нейронные сети (CNN), графовые нейронные сети (GNN) и системы с подкреплением. Методология основана на сравнительном анализе применения различных алгоритмов машинного обучения на выборке из 15 крупных строительных объектов с общим количеством 347 единиц строительной техники. Эмпирическая база включает данные телеметрии, GPS-треков и производственных показателей, собранные в период с января по октябрь 2024 года. Результаты демонстрируют, что интеграция нейросетевой оптимизации позволяет сократить время простоя техники на 28,3%, уменьшить расход топлива на 17,6% и повысить общую эффективность логистических операций на 22,5%. Предложенная мультимодальная система оптимизации, совмещающая предиктивную аналитику и автономное управление, показала превосходство над традиционными методами при различных сценариях строительных работ. Исследование вносит значительный вклад в развитие теории и практики применения искусственного интеллекта в управлении строительными процессами и формирует основу для дальнейшего совершенствования автономных систем управления строительной техникой.