基于灰色模型的关键链缓冲监控优化研究

Research on optimization of critical chain buffer monitoring based on grey model

关键链缓冲监控一般通过被动等待预警来监控活动状态,往往忽略了活动进度状态及变化趋势对活动完工可能造成的影响。对于活动不确定性高、迭代周期较短的项目,传统缓冲监控难以及时发现潜在的进度偏差并采取纠偏行动,进而容易导致项目进度延期。考虑活动进度状态及变化趋势的影响,利用卡尔曼滤波得出当前活动最优状态估计,并采用灰色模型对缓冲消耗和活动完工时间进行预测,分析当前活动是否出现进度滞后并采取相应行动。结合实际案例,利用MATLAB仿真进行对比实验,证明该方法的有效性。结果表明,该方法可以提早发现潜在的进度风险,提高活动的按时完工概率。