Оптимистичная оценка продолжительности критического пути составляет

дней.

Пессимистичная оценка, вычисленная аналогичным образом, составляет 212 дней, наиболее ожидаемая продолжительность критического пути составляет 143 дня. Подставив эти значения в (1.18), получим 146.67, что в точности совпадает с полученным с помощью МКП значением. Сравним, насколько вероятно завершение работы до срока, полученного для детерминированной сети:

где функция (1.12), взятая на промежутке (96,212) с параметрами , которые были вычислены по формулам (1.16) и (1.17).

2. Альтернативная сетевая модель. Рассмотрим теперь эту задачу в контексте альтернативных моделей. В этом случае необходимо рассмотреть вероятности успешного завершения работ, возможность повторного прохождения этапов.

Какие альтернативные исходы возможны при выполнении задач?Возможно, что тема работы может быть отклонена или изменена. Также существует возможность отклонения разработанного плана, вместо сбора практических данных и проведения собственного исследования может произойти заимствование готового материала, проверка на оригинальность может быть не пройдена с первого раза или может быть вовсе не пройдена с двух попыток, защита работы также может обернуться неудачей.

Сетевая модель, построенная согласно этому списку работ представлена на Рис. 12. Для удобства отображена только структура сети без параметров.

Рис. 12 Альтернативный сетевой граф НИР

Основным недостатком GERT-анализа является его трудоёмкость. Например, при решении данной задачи с 29 дугами и 22 узлами было сделано 28 оптимизационных шага, для расчёта выполнено более 300 элементарных арифметических операций. Очевидно, что в реальных проектах ручной способ расчёта по методике GERT не имеет смысла. Однако и программное обеспечение для GERT-анализа не имеет широкого распространения, несмотря на очевидные алгоритмы преобразований сетевого графика.

Оценка времени успешного завершения проекта при незначительныхизменениях в длительностях работ достаточно близка к оценке при помощи МКП и PERT. А оценка времени неудачи в написании НИР искажена, в особенности из-за последнего преобразования параллельных дуг, длительность которых составляла 130,85, и 144.25 дней.

Подобный эффект отмечается также в [16], где указано, что наличие параллельных путей в стохастических моделях способствует получению заниженных оценок при помощи метода PERTи др., а пересекающихся -- уменьшает погрешность.

Заключение

В работе в соответствии с целью исследования рассмотрены этапы становления методов сетевого планирования и управления вплоть до современных технологий, мощно поддерживаемых компьютерными средствами расчетов и визуализации.

Проанализированы основные подходы к классификации сетевых моделей по различным признакам и получены сравнительные результаты.

Установлено, что даже на современном этапе использование вероятностных и тем более альтернативных сетевых моделей сопряжено с трудоёмкими рутинными операциями. В MicrosoftProject и других подобных системах реализована поддержка задания временных оценок, но их возможности сильно ограничены в случае многокритериальных задач. Что касается программного обеспечения для альтернативных моделей, то можно констатировать его дефицит.

Практические результаты работы связаны с построением примеров использования сетевых моделей в прикладных задачах анализа комплексов работ. Детально приведены этапы анализа по каждой задаче и получены выводы.

Несмотря на недостатки каждого типа моделей, можно сделать следующее утверждение. Для производственных проектов или проектов научного профиля обязательно использовать альтернативные сетевые модели, посколькуэти проекты содержат много проверок (создающих петли и контуры), альтернативы и некоторую степень неопределённости в исходах (эксперимент, контроль качества и др.).

При выполнении практической части произведена оценка числа шагов, расчётов, элементарных операций. Установлено, что ручная оптимизация методом GERTхарактеризуется большими временными затратами. Поэтому остро стоит вопрос о программных средствах для GERT-анализа.

Список литературы

1. ГОСТ Р 54869-2011. Проектный менеджмент. Требования к управлению проектом. введ. 2011-12-22. - М: Стандартинформ, 2011. - 14 c.

2. Баркалов, С.А. Математические основы управления проектами / С.А. Баркалов, В.И. Воропаев, Г.И. Секлетова; под ред. В.Н. Буркова. - М.: Высшая школа, 2005.- 423 c.

3. Галюк, А.Д. Управление проектами: курс лекций / А.Д. Галюк. - Екатеринбург: Изд-во УрГУПС, 2014. - 107 c.

4. Голенко-Гинзбург, Д.И. Стохастические сетевые модели планирования и управления разработками: Монография. / Д.И. Голенко-Гинзбург; под ред. В.Н. Буркова. - Воронеж: Научная книга, 2010. - 284 c.

5. Голенко, Д.И. Статистические методы сетевого планирования и управления / Д.И. Голенко. - М.: Наука, 1968. - 400 c.

6. Гонтарева, И.В. Управление проектами: Учебное пособие / И.В. Гонтарева, Р.М. Нижегородцев, Д.А. Новиков. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009.- 384 c.

7. Горобцов, Г.Я. Управление проектом / Г.Я. Горобцов. - М.: Московская финансово-промышленная академия, 2004. - 111 c.

8. Ефремов, В.С. Проектное управление: модели и методы принятия решений / В.С. Ефремов // Менеджмент в России и за рубежом. - 1998. - № 6. - C. 143-177.

9. Заболотский, В.П. Математические модели в управлении: учебное пособие / В.П. Заболотский, А.А. Оводенко, А.Г. Степанов. - СПб.: СПбГУАП,2001. - 196 c.

10. Ивасенко, А.Г. Управление проектами: учебное пособие / А.Г. Ивасенко, Я.И. Никонова, А.О. Сизова. - Новосибирск: СГГА, 2007. - 202 c.

11. Мазур, И.И. Управление проектами?: учеб. пособие для студентов, обучающихся по специальности «Менеджмент организации» / И.И.Мазур и др.; под общей ред. И.И. Мазура, В.Д. Шапиро. - 6-е изд., стер. - М.: Изд-во «Омега-Л», 2010. - 960 c.

12. Майзер Х. Исследование операций в 2-х томах. Т. 1. Методологические основы и математические методы / Х. Майзер, Н. Эйджин, Р. Тролл, и др.; под ред. Д. Моудера, С. Элмаграби. - М.: Мир, 1981. - 712 c.

13. Полковников, А.В. Эффективное управление проектами: начальный курс / А.В. Полковников. - М.: A-Project, 1998. - 92 c.

14. Разу, М.Л. Управление проектом. Основы проектного управления: учебник / М.Л. Разу и др.; под ред. проф. М.Л. Разу. - М.: Высшая школа, 2006. - 768 c.

15. РУКОВОДСТВО К СВОДУ ЗНАНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ПРОЕКТАМИ / РМI, 5-е изд. - Филадельфия: Project Management Institute, Inc., 2013. - 614 c.

16. Скориков, М.С. Анализ задачи сетевого планирования со случайными длительностями работ[Электронный ресурс]: Бакалаврская работа: 01.06.2013/ М.С. Скориков. - Томск, 2013. - 47 с. Режим доступа: http://www.inf.tsu.ru/library/DiplomaWorks/CompScience/2013/Skorikov/diplom.pdf

17. Томас, Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности / Р. Томас. - М.: Изд-во «Дело и Сервис», 1999. - 432 c.

18. Троцкий, М. Управление проектами / М. Троцкий, Б. Груча, К. Огонек. - М.: Финансы и статистика, 2011. - 304 c.

19. Уилсон, Р. Введение в теорию графов / Р. Уилсон. - М.: Мир, 1977. - 208 c.

20. Федосеев, В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели: учебное пособие для вузов / В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д.М. Дайитбегов и др.; под ред. В.В. Федосеева.- М.: ЮНИТИ, 1999. - 391 c.

21. Филлипс, Д. Методы анализа сетей / Д. Филлипс, А. Гарсиа-Диас. - М.: Мир, 1984. - 496 c.

22. Davis, R. Teaching Project Simulation in Excel Using PERT-Beta Distributions / R. Davis // INFORMS Transactions on Education. - 2008. - № 3 (8). - P. 139-148.

23. Portny, S.E. Project Management For Dummies / S.E. Portny. - 3^rd edition - Hoboken: Wiley Publishing, Inc. - 2010. - 364 p.

24. Pritsker, A. GERT: Graphical evaluation and Review Technique / A. Pritsker, Memorandum RM-4973-NASA.- 1966. - 138 p.

25. Taylor, B.W. Project management using GERT analysis / B.W. Taylor// Project Management Quarterly. - 1978.- № 3 (9). P. 15-20.

Размещено на Allbest.ru