本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)管理，具體涉及一種三維建模數(shù)據(jù)管理方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著三維建模技術(shù)的廣泛應(yīng)用，其在工程、城市管理、智能制造等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)管理需求日益增長(zhǎng)。

2、然而，現(xiàn)有的三維建模數(shù)據(jù)管理在數(shù)據(jù)訪問(wèn)、存儲(chǔ)效率、實(shí)時(shí)更新等方面仍存在不足，如基于固定規(guī)則（如數(shù)據(jù)大小、類(lèi)型）劃分存儲(chǔ)區(qū)域，缺乏對(duì)用戶(hù)實(shí)時(shí)訪問(wèn)需求的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，導(dǎo)致高頻訪問(wèn)數(shù)據(jù)無(wú)法快速調(diào)用，而低頻數(shù)據(jù)長(zhǎng)期占用高性能存儲(chǔ)資源，采用固定時(shí)間間隔或簡(jiǎn)單閾值觸發(fā)數(shù)據(jù)更新，難以平衡實(shí)時(shí)性需求與計(jì)算資源消耗，易造成系統(tǒng)過(guò)載或數(shù)據(jù)更新滯后，因此現(xiàn)有技術(shù)難以滿(mǎn)足復(fù)雜場(chǎng)景下高效、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)管理需求，存在資源分配僵化、實(shí)時(shí)性與資源效率失衡等問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種三維建模數(shù)據(jù)管理方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)對(duì)三維建模子模塊的融合重整降低訪問(wèn)復(fù)雜度，結(jié)合動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)決策實(shí)現(xiàn)資源精準(zhǔn)分配與實(shí)時(shí)響應(yīng)優(yōu)化；采用優(yōu)先級(jí)分層與高速緩存機(jī)制，通過(guò)動(dòng)態(tài)策略平衡了用戶(hù)體驗(yàn)與硬件資源消耗。

2、本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、本公開(kāi)的第一方面提供了一種三維建模數(shù)據(jù)管理方法，包括步驟：

4、數(shù)據(jù)收集：獲取三維建模的原始建造數(shù)據(jù)、目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的環(huán)境屬性數(shù)據(jù)以及用戶(hù)交互平臺(tái)生成的操作數(shù)據(jù)；

5、模塊重整：將原始建造數(shù)據(jù)和環(huán)境屬性數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)融合算法中，根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)別生成三維建模各個(gè)子模塊的融合數(shù)據(jù)；

6、優(yōu)先級(jí)決策：根據(jù)操作數(shù)據(jù)獲取用戶(hù)對(duì)三維建模子模塊的周期訪問(wèn)頻率，判決綜合三維建模中各子模塊的訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)；再結(jié)合子模塊的當(dāng)前訪問(wèn)頻率，判決綜合三維建模中各子模塊的存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)；

7、數(shù)據(jù)遷移：將系統(tǒng)的存儲(chǔ)區(qū)分為高速緩存區(qū)和低速緩存區(qū)，根據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)通過(guò)非合作博弈模型生成子模塊的遷移決策；

8、模塊更新決策：結(jié)合各子模塊的訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)和存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)，通過(guò)非線性加權(quán)模型動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)更新頻率；

9、參數(shù)調(diào)優(yōu)：基于歷史操作數(shù)據(jù)構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)更新頻率的參數(shù)自適應(yīng)調(diào)優(yōu)。

10、進(jìn)一步地，所述原始建造數(shù)據(jù)包括幾何結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、紋理貼圖數(shù)據(jù)和材質(zhì)屬性數(shù)據(jù)；所述環(huán)境屬性數(shù)據(jù)包括光照強(qiáng)度、溫度分布和濕度分布；所述操作數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)更新頻率設(shè)置和用戶(hù)調(diào)用指令。

11、進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)融合算法的計(jì)算公式為：

12、；

13、式中，表示幾何結(jié)構(gòu)、紋理貼圖、材質(zhì)屬性、光照強(qiáng)度、溫度分布和濕度分布的加權(quán)和，表示第類(lèi)幾何結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，表示第類(lèi)紋理貼圖數(shù)據(jù)，表示第類(lèi)材質(zhì)屬性數(shù)據(jù)，表示光照強(qiáng)度，表示溫度分布，表示濕度分布，、、分別表示第類(lèi)幾何結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、第類(lèi)紋理貼圖數(shù)據(jù)和第類(lèi)材質(zhì)屬性數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，、、分別表示光照強(qiáng)度、溫度分布和濕度分布的權(quán)重。

14、進(jìn)一步地，所述優(yōu)先級(jí)決策，包括以下步驟：

15、根據(jù)獲取的周期訪問(wèn)頻率計(jì)算三維建模中各子模塊的訪問(wèn)熱度值；

16、結(jié)合操作數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)更新頻率設(shè)置，構(gòu)建數(shù)據(jù)更新頻率權(quán)重系數(shù)，對(duì)各子模塊的訪問(wèn)熱度值進(jìn)行加權(quán)處理，得到各子模塊的訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)；

17、根據(jù)子模塊的訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)和當(dāng)前訪問(wèn)頻率，計(jì)算各子模塊的存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)。

18、進(jìn)一步地，所述訪問(wèn)熱度值的計(jì)算公式為：

19、；

20、式中，表示第個(gè)子模塊的訪問(wèn)熱度值，表示第時(shí)間段內(nèi)用戶(hù)對(duì)該子模塊的訪問(wèn)次數(shù)，表示時(shí)間周期總數(shù)；

21、所述訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)的計(jì)算公式為：

22、；

23、其中，表示第個(gè)子模塊的訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)，表示第個(gè)子模塊對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)更新頻率權(quán)重；

24、所述存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)的計(jì)算公式為：

25、；

26、其中，表示第個(gè)子模塊的存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)，表示當(dāng)前訪問(wèn)頻率，表示權(quán)重系數(shù)。

27、進(jìn)一步地，所述遷移決策的生成，包括步驟：

28、將待遷移的子模塊集合作為參與者集合，將各子模塊的存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)、訪問(wèn)延遲、存儲(chǔ)成本和遷移開(kāi)銷(xiāo)作為信息集；

29、將每個(gè)子模塊作為獨(dú)立的決策主體，通過(guò)均衡各子模塊的訪問(wèn)延遲、存儲(chǔ)成本和遷移開(kāi)銷(xiāo)最大化自身收益?；

30、求解納什均衡策略組合，根據(jù)納什均衡策略組合確定每個(gè)子模塊的最終遷移決策；

31、所述求解納什均衡策略組合，包括步驟：

32、設(shè)定當(dāng)前系統(tǒng)狀況為根節(jié)點(diǎn)，設(shè)定模擬次數(shù)為n；

33、從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始遞歸子節(jié)點(diǎn)，通過(guò)ucb公式平衡探索與利用，從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)隨機(jī)進(jìn)行子模塊的完整遷移，并根據(jù)策略組合執(zhí)行遷移操作，計(jì)算各子模塊的收益和系統(tǒng)總收益；

34、將模擬結(jié)果逆向傳播至父節(jié)點(diǎn)，并更新節(jié)點(diǎn)的平均收益和訪問(wèn)次數(shù)；

35、經(jīng)過(guò)n次迭代后，將訪問(wèn)次數(shù)最多的策略組合作為納什均衡策略組合輸出；

36、其中，所述ucb公式為：

37、；

38、式中，為平均收益，為探索次數(shù)。

39、進(jìn)一步地，所述非線性加權(quán)模型的計(jì)算公式為：

40、

41、式中，為第個(gè)子模塊的更新頻率，為平衡系數(shù)，且，和分別為訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)的敏感性參數(shù)和存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)的敏感性參數(shù)，且和均大于0；

42、若，訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)對(duì)更新頻率的影響呈指數(shù)增長(zhǎng)；若，訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)對(duì)更新頻率的影響趨于平緩；

43、當(dāng)子模塊的存儲(chǔ)位置位于高速緩存區(qū)時(shí)，設(shè)為2；當(dāng)子模塊的存儲(chǔ)位置位于低速緩存區(qū)時(shí)，設(shè)為0.5；

44、同時(shí)對(duì)子模塊的更新頻率設(shè)置實(shí)時(shí)更新閾值，若子模塊的更新頻率大于實(shí)時(shí)更新閾值，則實(shí)施主動(dòng)同步策略。

45、進(jìn)一步地，所述參數(shù)調(diào)優(yōu)，包括以下步驟：

46、根據(jù)訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)和存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)，定義強(qiáng)化學(xué)習(xí)的狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；所述狀態(tài)空間包括訪問(wèn)熱度值、當(dāng)前訪問(wèn)頻率和數(shù)據(jù)更新頻率權(quán)重，表示為；所述狀態(tài)空間通過(guò)多維度信息刻畫(huà)子模塊的動(dòng)態(tài)特征，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型提供決策依據(jù)；

47、所述動(dòng)作空間包括平衡系數(shù)和訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)的敏感性參數(shù)，表示為；所述動(dòng)作空間定義了系統(tǒng)可執(zhí)行的策略調(diào)整范圍；

48、所述獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的計(jì)算公式為：

49、

50、式中，為緩存命中率，為數(shù)據(jù)新鮮度，為計(jì)算資源的消耗量，、和為目標(biāo)權(quán)重系數(shù)。

51、本公開(kāi)的第二方面提供了一種三維建模數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，執(zhí)行如上所述的一種三維建模數(shù)據(jù)管理方法，包括數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)重整模塊、優(yōu)先級(jí)管理模塊、存儲(chǔ)調(diào)度模塊、更新控制模塊以及參數(shù)優(yōu)化模塊；

52、所述數(shù)據(jù)收集模塊，用于從不同來(lái)源獲取原始建造數(shù)據(jù)、環(huán)境屬性數(shù)據(jù)以及用戶(hù)操作數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理；

53、所述數(shù)據(jù)重整模塊，用于將原始建造數(shù)據(jù)與環(huán)境屬性數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)融合算法整合，生成三維建模的子模塊融合數(shù)據(jù)；

54、所述優(yōu)先級(jí)管理模塊，基于用戶(hù)操作數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)計(jì)算子模塊的訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)，同時(shí)結(jié)合當(dāng)前訪問(wèn)頻率與訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)，生成子模塊的存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)排序；

55、所述存儲(chǔ)調(diào)度模塊，用于將存儲(chǔ)區(qū)劃分為高速緩存區(qū)和低速緩存區(qū)，管理兩類(lèi)存儲(chǔ)的容量與性能平衡，并基于存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)，通過(guò)非合作博弈模型優(yōu)化數(shù)據(jù)遷移策略；

56、所述更新控制模塊，用于利用非線性加權(quán)模型動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)子模塊的更新頻率，平衡實(shí)時(shí)性與資源效率；

57、所述參數(shù)優(yōu)化模塊，基于歷史操作數(shù)據(jù)構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)更新頻率和存儲(chǔ)遷移閾值，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自適應(yīng)優(yōu)化。

58、本公開(kāi)的第三方面提供了一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，運(yùn)行如上所述方法中的步驟。

59、本發(fā)明的有益效果為：

60、本發(fā)明通過(guò)對(duì)三維建模數(shù)據(jù)進(jìn)行子模塊重整，根據(jù)權(quán)重設(shè)置融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)完成不同數(shù)據(jù)類(lèi)型子模塊的整合，避免單一數(shù)據(jù)對(duì)建模訪問(wèn)造成的局限性，同時(shí)通過(guò)子模塊的融合建立從底層降低各個(gè)子模塊的訪問(wèn)頻率和交錯(cuò)復(fù)雜性，為優(yōu)先級(jí)決策提供明晰的操作數(shù)據(jù)；在做好必要的子模塊整合的基礎(chǔ)上，根據(jù)操作數(shù)據(jù)對(duì)三維建模子模塊進(jìn)行訪問(wèn)優(yōu)先級(jí)和存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)決策，通過(guò)動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)管理實(shí)現(xiàn)資源精準(zhǔn)分配和實(shí)時(shí)響應(yīng)優(yōu)化，通過(guò)基于存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)的博弈驅(qū)動(dòng)的存儲(chǔ)遷移，進(jìn)行全局效率優(yōu)化；再通過(guò)非線性加權(quán)模型根據(jù)優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)更新頻率，實(shí)現(xiàn)了資源效率與實(shí)時(shí)性平衡；最后引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)參數(shù)自適應(yīng)調(diào)優(yōu)，進(jìn)一步優(yōu)化優(yōu)先級(jí)決策造成的緩存命中率降低的問(wèn)題。本發(fā)明通過(guò)優(yōu)先級(jí)分層和高速緩存機(jī)制，確保關(guān)鍵數(shù)據(jù)快速響應(yīng)，同時(shí)兼容大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；動(dòng)態(tài)更新策略和博弈模型在用戶(hù)交互體驗(yàn)與硬件資源消耗之間找到最優(yōu)解。