
- •Лабораторная работа_3 Анализ сетевого графика. Вероятностный анализ сетевого графика
- •Методические указания.
- •Коэффициент напряженности работ характеризует относительную сложность соблюдения сроков выполнения работ на некритических путях.
- •Лабораторная работа_3. Анализ сетевого графика. Вероятностный анализ сетевого графика.
- •Временные Параметры событий Таблица_2
- •12. Аналитический отчет
- •Работа, не лежащая на критическом пути, но обладающая большей дисперсией, чем критическая работа, может превратится в критическую работу и существенно изменить весь сетевой проект.
- •Лабораторная работа_3. Анализ сетевого графика. Вероятностный анализ сетевого графика.
- •8. Аналитический отчет
- •Задание 3-3 Вероятностный анализ проекта. (Метод Монте-Карло)
12. Аналитический отчет
Аналитический отчет о ходе проекта состоит из следующих разделов:
Информация о документе;
Состояние проекта на дату отчета;
Проблемы проекта и плановые мероприятия по их устранению.
_______________________________________________________
ЗАДАНИЕ 3-2 Вероятностный анализ проекта. Метод РЕRT.
(Сроки сдачи ДЭУ-4-1---17.04.13
ДЭУ-4-2---17.04.13)
При расчете параметров сетевого графика предполагалось, что время выполнения каждой работы точно известно.
Управление проектом направлено на достижение уникальных целей, что предполагает планирование и реализацию сложных комплексов работ, чаще всего не имевших в прошлом аналогов.
Поэтому при реализации проектов необходимо использовать сетевые модели с вероятностной оценкой продолжительности работ.
Детерминированные сетевые модели – сетевые модели, события которых не имеют вероятностной характеристики, т.е. обязательно свершаются и свершаются в установленной последовательности, а продолжительности работ могут иметь вероятностную оценку.
Стохастические сети – сети, в которых тот или иной комплекс последующих работ зависит от неизвестного заранее результата (несколько вариантов продолжения).
Стохастические сети, так же как и детерминированные, могут характеризоваться детерминированными либо случайными продолжительностями работ.
При построении сетевых моделей с вероятностной оценкой продолжительности работ и при построении стохастических сетевых моделей имеет место неопределенность.
Стохастические модели отличаются от детерминированных по структуре, а не по вероятности или детерминированности продолжительности работ.
Продолжительность работы t(i,j) как случайная величина, характеризуется своим законом распределения, а значит, своими числовыми характеристиками — средним значением, или математическим ожиданием tож и дисперсией σ2(i, j).
Априорно для всех работ можно использовать β-распределение.
В сетевом планировании по работам, время выполнения которых неопределенно, исполнитель дает в зависимости от принятой системы три или две вероятностные оценки времени. (оценки основываются на опыте, интуиции, на учете факторов, влияющих на продолжительность работы.
В системе с тремя оценками от ответственного исполнителя получают:
tmin (оптимистическая продолжительность) – время необходимое для выполнения работы при наиболее благоприятном стечении обстоятельств. Вероятность выполнения работы за такое время невелико.
tmax (пессимистическая продолжительность) – время необходимое для выполнения работы при наиболее неблагоприятном стечении обстоятельств.
tн.в. (наиболее вероятная продолжительность) – продолжительность, имеющая место при нормальных, чаще всего встречающихся условиях выполнения данной работы.
Эти величины являются исходными для расчета ожидаемой величины выполнения работы tож.
Предположение о β-распределение продолжительности работы t(i,j) позволяет получить следующие оценки ее числовых характеристик:
tож. = (tmin + 4* tн.в.+ tmax )/6
σ 2t =[ (tmax - tmin) / 6 ]2
Обычно специалистам сложно оценить наиболее вероятное время выполнения работы tн.в. Поэтому в реальных проектах используется упрощенная (и менее точная) оценка средней продолжительности работы t(i,j) на основании лишь двух задаваемых временных оценок:
tож. = (3*tmin + 2* tmax )/5
σ 2t =0,04* (tmax - tmin)2
Дисперсия является мерой диапазона возможных значений продолжительности, мерой разброса оценок.
Если дисперсия велика, это означает, что и неопределенность продолжительности выполнения работ велика.
Если дисперсия мала, это означает, что неопределенность продолжительности выполнения работы мала, т.е. время выполнения работы определено более или менее точно.