摘要
随着城镇化建设的快速推进,园林工程项目的规模以及复杂程度也在日益增长,然而传统计算工程项目关键路线的方法由于自身的局限性,很难在规模大的项目中找出最优路线。因此,在工程网络图的基础上,提出基于DQN(Deep Q Network)的工程进度管理方法,通过构建神经网络,将大量的历史数据输入进去,让计算机来计算关键线路,进而预测施工周期,并以某公园为例进行实验仿真分析。实验表明此算法在应对规模较大的项目时,计算关键线路更加准确,效率也更高,可以帮助施工单位快速找到最优策略,有效减少由于不确定性因素造成的工期延误以及资金的损失。
作者
谢亚楠
周森鑫
Xie Yanan;Zhou Senxin
出处
《赤峰学院学报（自然科学版）》
2022年第2期32-36,共5页
Journal of Chifeng University(Natural Science Edition)
基金
国家社科基金一般项目(15BGL035)
安徽财经大学研究生科研创新基金项目(ACYC2020366)。
