摘要
本发明公开了一种基于负担值的关键工序优化方法,包括:收集与关键工序相关的数据,包括工期相关数据、成本相关数据以及资源相关数据;根据所收集的数据,分别计算关键工序的工期负担值、成本负担值以及资源负担值;采用加权平均法计算关键工序的综合负担值,并构建实时反映工期、成本和资源消耗随时间变化场景下的综合负担值动态调整模型;基于动态调整模型对关键工序负担值进行识别与统计,确定工程项目整体过程中存在的高负担值的关键工序负担值的变化趋势,为优化决策提供依据。通过本发明能够综合评估关键工序对工程项目工期、成本及资源消耗的影响,方便通过优化策略提升项目管理效率和资源配置合理性。适用于工程管理与智能优化交叉领域。
技术关键词
支持向量机回归模型
负担
资源
加权平均法
数据
项目
因子
机器学习模型
正则化参数
复杂度
决策
动态更新
松弛
变量
场景
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策略
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