智能化园林工程进度管理方法应用研究  

Application Research on Progress Management Method of Intelligent Garden Project

作　　者：谢亚楠 周森鑫[1] Xie Yanan;Zhou Senxin

机构地区：[1]安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠233000

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)。

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。

关 键 词：深度强化学习 DQN 园林工程进度管理 工程网络图 

分 类 号：TU986.3[建筑科学—城市规划与设计]