基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法与流程

本申请涉及固废循环利用，具体地，涉及一种基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法。

背景技术：

1、随着城市化进程的加快和工业化的深入发展，固体废物(固废)的产生量急剧增加，给环境带来了巨大压力。在全球气候变化和环境问题日益严峻的背景下，固废循环利用已成为实现可持续发展、减少环境污染、提高资源利用效率的重要途径。

2、固废处理通常包括收集、分类、运输、处理和最终处置等多个环节，涉及多个部门和领域的协同合作。当前，由于超大城市群固废种类复杂，组成不确定性大，使得固废循环利用的决策过程面临诸多挑战。

3、传统的固废处理决策方法主要依赖于专家经验，然而，这种方式容易受到个人经验和偏好的影响，导致决策结果具有不确定性和主观性，使得循环利用方案的制定不够精准和高效。

4、近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，对固废循环利用相关数据的深度处理和智慧决策成为可能。因此，期待一种基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法。

技术实现思路

1、提供该
技术实现要素：
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

2、第一方面，本申请提供了一种基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法，所述方法包括：

3、获取由用户输入的环境目标、经济目标和社会目标；

4、获取由用户输入的固废循环利用相关数据，其中，所述固废循环利用相关数据包括固废产业线、固废处理特征、循环路径、现实场景园区情况；

5、对所述环境目标、所述经济目标和所述社会目标进行嵌入编码以得到多目标嵌入约束表示向量；

6、对所述固废循环利用相关数据进行全局语义关联编码以得到固废循环利用相关数据全局语义表示向量；

7、基于所述固废循环利用相关数据全局语义表示向量和所述多目标嵌入约束表示向量的特征值粒度关联融合特征，生成决策结果，所述决策结果用于表示固废循环方案的类型标签。

8、可选地，对所述环境目标、所述经济目标和所述社会目标进行嵌入编码以得到多目标嵌入约束表示向量，包括：使用目标全连接嵌入矩阵对所述环境目标、所述经济目标和所述社会目标进行嵌入编码以得到所述多目标嵌入约束表示向量。

9、可选地，对所述固废循环利用相关数据进行全局语义关联编码以得到固废循环利用相关数据全局语义表示向量，包括：对所述固废循环利用相关数据进行数据项切分，并对所述固废循环利用相关数据中的各个数据项进行语义编码以得到固废循环利用相关数据项语义编码特征向量的集合；对所述固废循环利用相关数据项语义编码特征向量的集合进行上下文关联编码以得到所述固废循环利用相关数据全局语义表示向量。

10、可选地，对所述固废循环利用相关数据进行数据项切分，并对所述固废循环利用相关数据中的各个数据项进行语义编码以得到固废循环利用相关数据项语义编码特征向量的集合，包括：将所述固废循环利用相关数据中的各个数据项分别输入基于bert模型的语义编码器以得到所述固废循环利用相关数据项语义编码特征向量的集合。

11、可选地，对所述固废循环利用相关数据项语义编码特征向量的集合进行上下文关联编码以得到所述固废循环利用相关数据全局语义表示向量，包括：将所述固废循环利用相关数据项语义编码特征向量的集合输入基于transformer结构的上下文关联编码器以得到所述固废循环利用相关数据全局语义表示向量。

12、可选地，基于所述固废循环利用相关数据全局语义表示向量和所述多目标嵌入约束表示向量的特征值粒度关联融合特征，生成决策结果，所述决策结果用于表示固废循环方案的类型标签，包括：将所述固废循环利用相关数据全局语义表示向量和所述多目标嵌入约束表示向量输入特征值粒度关联掩码可区分注意融合模块以得到目标-固废循环利用相关数据关联融合表示向量；将所述目标-固废循环利用相关数据关联融合表示向量输入基于分类器的决策模块以得到所述决策结果，所述决策结果用于表示固废循环方案的类型标签。

13、可选地，将所述固废循环利用相关数据全局语义表示向量和所述多目标嵌入约束表示向量输入特征值粒度关联掩码可区分注意融合模块以得到目标-固废循环利用相关数据关联融合表示向量，包括：计算所述固废循环利用相关数据全局语义表示向量和所述多目标嵌入约束表示向量之间的全域特征值关联矩阵；将所述全域特征值关联矩阵输入可学习的门控函数以得到相关性可区分权重矩阵；以所述相关性可区分权重矩阵作为融合掩码矩阵，分别计算所述固废循环利用相关数据全局语义表示向量、所述多目标嵌入约束表示向量与所述融合掩码矩阵之间的矩阵乘积以得到区分强化固废循环利用相关数据全局语义表示向量和区分强化多目标嵌入约束表示向量；融合所述区分强化固废循环利用相关数据全局语义表示向量和所述区分强化多目标嵌入约束表示向量以得到所述目标-固废循环利用相关数据关联融合表示向量。

14、可选地，将所述目标-固废循环利用相关数据关联融合表示向量输入基于分类器的决策模块以得到所述决策结果，所述决策结果用于表示固废循环方案的类型标签，包括：使用所述基于分类器的决策模块的多个全连接层对所述目标-固废循环利用相关数据关联融合表示向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；将所述编码分类特征向量通过所述基于分类器的决策模块的softmax分类函数以得到所述决策结果。

15、采用上述技术方案，通过以固废产业线、固废处理特征、循环路径、现实场景园区情况等固废循环利用相关数据为基础，考虑环境目标、经济目标和社会目标多个方面的协同约束，构建多目标协同决策框架，同时采用基于深度学习的人工智能技术对固废循环利用相关数据和多目标约束信息进行语义理解，进而通过对两者进行细粒度的特征关联强化融合分析，以此来实现固废循环方案的智能决策。这样，可以有效提高固废循环利用方案制定的精确度和客观性，为超大城市群固废循环利用提供科学、高效和智能化的决策支持。

16、本申请的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

技术特征：

1.一种基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法，其特征在于，对所述环境目标、所述经济目标和所述社会目标进行嵌入编码以得到多目标嵌入约束表示向量，包括：

3.根据权利要求2所述的基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法，其特征在于，对所述固废循环利用相关数据进行全局语义关联编码以得到固废循环利用相关数据全局语义表示向量，包括：

4.根据权利要求3所述的基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法，其特征在于，对所述固废循环利用相关数据进行数据项切分，并对所述固废循环利用相关数据中的各个数据项进行语义编码以得到固废循环利用相关数据项语义编码特征向量的集合，包括：

5.根据权利要求4所述的基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法，其特征在于，对所述固废循环利用相关数据项语义编码特征向量的集合进行上下文关联编码以得到所述固废循环利用相关数据全局语义表示向量，包括：

6.根据权利要求5所述的基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法，其特征在于，基于所述固废循环利用相关数据全局语义表示向量和所述多目标嵌入约束表示向量的特征值粒度关联融合特征，生成决策结果，所述决策结果用于表示固废循环方案的类型标签，包括：

7.根据权利要求6所述的基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法，其特征在于，将所述固废循环利用相关数据全局语义表示向量和所述多目标嵌入约束表示向量输入特征值粒度关联掩码可区分注意融合模块以得到目标-固废循环利用相关数据关联融合表示向量，包括：

8.根据权利要求7所述的基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法，其特征在于，将所述目标-固废循环利用相关数据关联融合表示向量输入基于分类器的决策模块以得到所述决策结果，所述决策结果用于表示固废循环方案的类型标签，包括：

技术总结
本申请涉及一种基于分层框架的多目标协同固废循环利用智慧决策方法。该方法包括：以固废产业线、固废处理特征、循环路径、现实场景园区情况等固废循环利用相关数据为基础，考虑环境目标、经济目标和社会目标多个方面的协同约束，构建多目标协同决策框架，同时采用基于深度学习的人工智能技术对固废循环利用相关数据和多目标约束信息进行语义理解，进而通过对两者进行细粒度的特征关联强化融合分析，以此来实现固废循环方案的智能决策。这样，可以有效提高固废循环利用方案制定的精确度和客观性，为超大城市群固废循环利用提供科学、高效和智能化的决策支持。

技术研发人员：康玉麟,王维,胡大鹏,詹巍,龙杰
受保护的技术使用者：中国环境科学研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5