- •Введение
- •1.2.2Представление результатов экспертизы
- •1.2.3Обработка результатов экспертизы
- •1.2.4 Построение центроида
- •1.2.5Анализ результатов
- •1.5Контрольные вопросы
- •1.6Варианты
- •1.6.1Метод парных сравнений
- •1.6.2Метод ранжирования
- •2 Метод анализа иерархий
- •2.1Цель работы
- •2.2Теоретические сведения
- •2.3Задание
- •2.4Отчет по работе
- •2.5Контрольные вопросы
- •2.6Варианты
- •Уровень 2 - матрицы парных сравнений критериев
- •Уровень 3 - матрицы парных сравнений объектов
- •3Количественное оценивание сложных систем
- •3.1Цель работы
- •3.2Теоретические сведения
- •3.3Содержание работы
- •3.4Отчет о работе
- •3.5Контрольные вопросы
- •3.6Варианты
- •4.2.2Нумерация событий
- •4.2.3Критический путь
- •4.2.4Временные параметры событий
- •4.2.5Временные параметры работ
- •4.2.6Порядок расчета детерминированной сетевой модели
- •4.2.7Вероятностная сетевая модель
- •4.2.8Порядок расчета вероятностной модели методом pert
- •4.3Содержание работы
- •4.4Отчет по работе
- •4.5Контрольные вопросы
- •4.6Варианты
- •5Оценивание в условиях риска и неопределенности
- •5.1Теоретические сведения
- •5.1.1Задача количественного оценивания
- •5.1.2Оценка сложных систем в условиях риска на основе функции полезности
- •5.1.3Оценка сложных систем в условиях неопределенности
- •5.1.3.1Критерий среднего выигрыша
- •5.1.3.2Критерий Лапласа
- •5.1.3.3Критерий осторожного наблюдателя (критерий Вальда)
- •5.1.3.4Критерий максимакса
- •5.1.3.5Критерий пессимизма-оптимизма (критерий Гурвица)
- •5.1.3.6Критерий минимального риска (критерий Сэвиджа)
- •5.2Содержание работы
- •5.2.1Оценивание в условиях риска
- •5.2.2Оценивание в условиях неопределенности
- •5.3Отчет по работе
- •5.4Контрольные вопросы
- •5.5Варианты
- •5.5.1Оценивание в условиях риска
- •5.5.2Оценивание в условиях неопределенности
- •Литература
4.2.7Вероятностная сетевая модель
В реальной действительности имеет место неопределенность как в структуре графа (те или иные события или работы могут присутствовать или же нет), так и во временных параметрах - времена выполнения работ, моменты наступления событий, резервы и пр. Одним из распространенных методов расчета является метод PERT , использующий ряд упрощающих предположений по сравнению с общей постановкой задачи расчета вероятностных сетей:
Предполагается, что времена работ t(i,j) подчиняются β-распределению, в котором параметры αij и γij одинаковы для всех работ, причем
αij =α =1
γij =γ=2
Тогда функция распределения длительности работы (i,j) принимает вид:
где
Для таких распределений в качестве приближенных значений для моментов могут быть приняты следующие оценки
Математическое ожидание:
Дисперсия:
Предполагается статистическая независимость длительностей работ.
Предполагается, что длительность критического пути настолько превосходит (в среднем) длительности прочих полных путей, что практически невозможен его случайный «перескок» на другие пути.
4.2.8Порядок расчета вероятностной модели методом pert
После того, как осуществлена нумерация вершин и собраны данные по tmax и tmin проводятся следующие расчеты.
Вершины графа нумеруются;
Для всех работ собираются данные по tmax и tmin;
Определяются моменты распределений длительностей работ tож(i,j),
;На основании совокупности значений t(i,j) = tож(i,j) проводится обычный расчет характеристик, как для детерминированной сетевой модели;
Определяется критический путь Lкр и его среднее значение
Определяется дисперсия длительностей Lкр как сумма дисперсий длительностей критических работ (предположение о независимости работ)
Поскольку длительности t(i,j) – независимые случайные величины, их сумма Tкр может трактоваться как случайная величина, распределенная по нормальному закону
с матожиданием
и
дисперсией
,
для которого функция
плотности вероятности имеет вид:
Поскольку из свойств нормального распределения следует (правило «трех сигма»), что с вероятностью 0,9974 значение Ткр будет находиться в интервале
,
можно утверждать, что
,
Пусть определен некоторый плановый срок выполнения всего проекта – Тпл.
Вероятность P (Tкр ≤ Tпл) выполнения работы в срок определяется следующим образом:
Для того, чтобы
получить конкретные значения для этой
функции, необходимо
перейти от
к стандартному
табулированному распределению
.
С этой целью осуществляется замена
переменной:
что приводит к изменению подинтегральной функции и пределов интегрирования:
y=0
Тогда
и
где Ф(х) называется функцией Лапласа и табулирована. Значение ее можно также получить с использованием библиотечных функций, которые присутствуют во многих компиляторах и программных пакетах. В частности, в табличном процессоре Microsoft Excel она представлена функцией нормстрасп().
