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基于粒子群-神经网络的风景园林施工项目工期压缩方法
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作者 姚勇强 《徐州工程学院学报(自然科学版)》 2025年第1期49-57,共9页
风景园林施工项目管理过程中依靠单一神经网络求解工期压缩模型,容易陷入局部最优,导致压缩费用过高,因此提出基于粒子群-神经网络的风景园林施工项目工期压缩方法.该方法充分考虑风景园林施工涉及的众多施工环节,建立施工项目子网络,... 风景园林施工项目管理过程中依靠单一神经网络求解工期压缩模型,容易陷入局部最优,导致压缩费用过高,因此提出基于粒子群-神经网络的风景园林施工项目工期压缩方法.该方法充分考虑风景园林施工涉及的众多施工环节,建立施工项目子网络,并通过引入工期压缩机理搭建项目群网络计划框架;从赶工费用、索赔费用等方面入手,构建以压缩费用最低为目标的项目工期压缩数学模型,给出资源约束条件、工期压缩约束条件和关键路径不变约束条件;运用粒子群算法优化神经网络,在避免陷入局部最优的同时,分析多种工期压缩方案模拟实施后产生的数据,更准确预测压缩费用变化,且以此项目工期压缩数学模型的求解,得到最优压缩策略.实验结果表明:依托该方法对某风景园林施工项目进行工期压缩处理,产生的总压缩费用仅为55万元,极大降低了施工成本. 展开更多
关键词 粒子群-神经网络 风景园林 施工项目 子网络 工期压缩 资源约束
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