1.测控方案智能优化核心算法研发 针对测控方案编制中的资源配置、可靠度等关键问题，开展核心算法的设计与研发工作。首先，梳理业务需求与约束条件，构建多维度优化评价指标体系，涵盖成本控制、资源利用率等核心维度；其次，基于该指标体系，研发适配多场景的智能优化算法，结合线性规划、启发式算法等技术，实现对分系统选型、设备配置、资源分配等环节的精准优化，降低成本浪费与冗余风险；最后，通过收集历史优秀测控方案数据，对算法进行训练与迭代优化，提升算法在不同场景下的适配性与优化精度。 2.标准化平台架构设计与搭建 按照标准化、智能化的建设要求，完成测控方案优化与生成平台的架构设计与搭建。一是设计前后端分离的整体架构，明确前端交互层、后端服务层、数据存储层、算法引擎层的核心职责与交互逻辑，保障架构的可扩展性与稳定性；二是搭建基础支撑模块，包括用户权限管理模块、数据传输加密模块、系统日志管理模块等，保障平台安全合规运行；三是构建历史测控技术方案知识库，设计数据录入、分类存储、检索匹配机制，整合历史测控技术方案资源，为方案生成与优化提供数据支撑。 3.全流程功能模块开发与集成 聚焦方案优化、生成、文档导出全流程线上化目标，开发并集成各核心功能模块。一是开发数据上传与解析模块，支持多格式原始数据的上传、校验与结构化解析，确保输入数据的完整性与规范性；二是开发分系统与设备选型模块，实现基于用户需求的候选设备筛选、参数匹配与兼容性校验；三是开发方案生成与优化模块，集成研发的智能优化算法，实现根据输入数据、分系统和设备的初步选择结果初步方案，并完成智能优化；四是开发文档导出模块，支持将优化后的方案结合知识库信息自动生成符合行业标准的文档，并支持导出；最后，完成各模块的集成调试，确保模块间交互顺畅，全流程衔接高效。