在Apache Airflow中，动态DAG创建的问题可能与以下几个方面有关：依赖关系的设置、DAG的命名规则、使用的参数等。下面是一些可能的解决方法，包含了代码示例。

1. 确保正确设置任务之间的依赖关系：在动态创建DAG时，可能需要使用set_upstream或set_downstream方法来设置任务之间的依赖关系。确保每个任务都正确设置了其依赖项。

task1.set_downstream(task2)

2. 检查DAG的命名规则：在Airflow中，DAG的名称必须是唯一的。如果动态创建的DAG名称与现有的DAG名称冲突，可能会导致问题。可以使用dag_id参数来设置DAG的名称。

dag = DAG(dag_id='dynamic_dag', ...)

3. 确认参数传递正确：在动态创建DAG时，可能需要根据实际情况传递一些参数。确保传递的参数类型和值与预期一致。

task = DummyOperator(task_id='task1', some_param='value', ...)

4. 检查DAG的调度时间：Airflow会根据DAG的调度时间来决定何时运行任务。确保动态创建的DAG的调度时间设置正确。

dag = DAG(dag_id='dynamic_dag', start_date=datetime(2022, 1, 1), schedule_interval='@daily')

5. 查看Airflow日志：在Airflow UI或日志文件中查看错误信息和调试信息，以获取更多有关动态DAG创建问题的线索。

这些解决方法可以帮助您解决Apache Airflow中动态DAG创建不像预期的问题。根据具体情况，您可能需要根据您的代码和需求进行适当的调整和修改。