多约束条件下基于蒙特卡洛仿真的进度风险评估方法

复杂项目的建设周期长、资源有限、不确定因素多,项目风险评估对项目成功与否起关键作用,其中进度风险评估是必不可少的一个环节。本文针对复杂项目中任务多逻辑关系,提出了基于蒙特卡洛仿真的进度推进算法;针对项目资源有限这个约束条件,提出了基于全拓扑排序的资源冲突解决策略,并给出了全拓扑排序的优化方案。最后介绍了实现的进度风险评估系统,并结合项目实例的2 000次仿真阐述了进度风险的计算,验证了算法及系统的可行性。该系统可帮助项目决策者识别关键任务和评估进度风险。

资源多约束进度网络的风险评估

在项目管理中由于项目庞大、持续周期长、影响因素繁多,不可避免地会面对潜在的风险。本文对项目潜在的风险进行评估,让项目的管理者对项目有一个长远的认识,防范风险于未然。本文应用资源多约束下项目进度调度(resource-constrained project scheduling problem,RCPSP)问题模型,对进度风险评估系统进行了需求分析和模块划分,设计了系统的框架层次、数据库、资源多约束下的蒙式仿真算法,给出了依据仿真结果计算进度风险和成本风险的统计思路。

基于Monte Carlo网络的进度风险分析

由于现代项目的大型化和项目复杂性的不断增加,如何对项目的进度进行正确的预测和合理的规划已经受到越来越多的关注,传统的CPM/PERT方法已经难以满足人们的需要。本文对现有的进度评估技术进行了改进,加入了对四种任务逻辑关系的支持,并给出了资源冲突时的解决策略,设计并实现了一个面向复杂项目的进度风险评估方法,不仅支持多种随机变量的抽样,还能够给出工期优化策略,旨在帮助项目决策者根据仿真结果识别关键任务,以此来制定合理的工期计划。