Ödev, Proje, Makale, Tez, Çeviri, Niyet mektubu yapma konusunda uzmanlaşmış bir ekibe sahip olan Ödevcim, size tüm alanlarda destek olmak için burada. Dilerseniz tüm ödevinizi biz hazırlayalım, dilerseniz size dilediğiniz konuda özel ders verelim. Ödevcim ekibine ulaşmak çok kolay. Hemen Whatsapp destek hattımızdan veya akademikodevcim@gmail.com mail adresimizden bizlere talebinizi iletebilir, ücretlerimiz hakkında fikir edinebilirsiniz. Yöneylem, Yöneylem Araştırması Yaptırma, Yöneylem Araştırma Ücretleri

İleri geçişin sonuçları, Şekil 9-9’un altındaki zaman ölçeği ile gösterilir. En erken beklenen olay meydana gelme süreleri, E, Şekil 4-1’de gösterildiği gibi, tek zaman tahmin sistemleri için ana hatlarıyla belirtildiği şekilde (geleneksel PERT’de) tam olarak aynı şekilde hesaplanır.  Olay varyansı, VT, E’nin hesaplanmasına oldukça benzer bir şekilde hesaplanır.

Kurallar aşağıdaki gibidir:

• KURAL 1. VTBaşlangıç ​​ağ olayı için devredilen yol.
• KURAL 2. Söz konusu aktiviteyi takip eden olay için VT, önceki varyansın varyansına aktivitenin varyansı V * eklenerek elde edilir. Kolay, birleştirme olayları hariçtir.
• KURAL 3. Birleştirme olaylarında, VT, elde etmek için kullanılan aynı yol boyunca hesaplanır. Yani en uzun yol budur. Bağlar olması durumunda, daha büyük varyansı veren yolu seçmek gerekir.

PLANLANAN TARİHE TANIŞMA OLASILIĞI

Planlanan tarihler bir proje etkinliğinin başlangıcına veya bitişine uygulanabilse de, bunlar geleneksel olarak ağ olaylarının meydana geldiği zamana uygulanmıştır. Planlanan tarihler genellikle yalnızca projede önemli bir durumu işaretleyen ve sonraki proje ac’yi hayati derecede etkileyen olaylar için belirlenir. tivities; bu tür olaylara sıklıkla kilometre taşları denir. Bu bölümde, bir olayın meydana gelme olasılığının planlanmış bir zamanda veya öncesinde hesaplanması sorunu ele alınmaktadır.

Bu duruma bakıldığında, bu ağ için kritik yol 1-2-3-5-6 olarak görülebilir. Şimdi, bu yoldaki her bir aktiviteyi, a, m ve b aktivite süresi tahminlerini toplama sürecinde yapılan aynı varsayımla, bağımsız rastgele değişkenler olarak gerçekleştirme süresini düşünün. Ayrıca, T ile gösterilecek olan bu rasgele değişkenlerin toplamının kendisi, Merkezi Limit Teoremi tarafından yönetilen rastgele bir değişkendir.

Bu nedenle ve son olarak, Merkezi L i t Teoremi, kişinin T dağılımının şeklinin yaklaşık olarak normal olduğunu varsaymasını sağlar. Bu bilgi aşağıda özetlenmiştir, burada dağılım, ortalamanın her iki tarafındaki üç standart sapmada, yani 12f5’te apsis üzerinde “aşağıya inecek” şekilde gösterilir.

Şimdi, burada gösterilen 14 gibi gelişigüzel planlanmış bir tarihi karşılama olasılığını hesaplama sorunu oldukça basittir. Normal eğrinin altındaki toplam alan tam olarak bir olduğundan, normal eğrinin altındaki çapraz taranmış alan, doğrudan gerçek olay meydana gelme zamanı T’nin 14’e eşit veya daha küçük olma olasılığıdır, bu da planlanan olasılıktır. 

Bu olasılık, bu bölümün sonunda Ek 9-1’de verilen normal eğri alanları tablosundan okunabilir. Bu tablonun herhangi bir normal eğriye uygulanabilmesi için, söz konusu planlanan tarihin, Ts dağılımın ortalamasından, E6, standart sapma birimleri cinsinden sapmasına dayanmaktadır, (v T) “~ Bu değer ancak, Z olarak adlandırılırsa elde edilir.

Z = 1.21 değeri, planlanan zamanın, T8’in, beklenen zamandan (E, = 12) 1.21 standart sapma olduğunu gösterir. Ek 9-1B’ye referans, bu Z değerinin yaklaşık 0,89 olasılığa karşılık geldiğini gösterir. . Bu nedenle, “şimdi zamanın” sıfır olduğu varsayıldığında, bu projenin 12. saatte bitmesi beklenebilir ve projeyi hızlandırmaksızın, planlanan 14 saatinde veya daha önce bitmesi olasılığı yaklaşık 0.89’dur. Şunu belirtmek gerekir ki, Ts E’den iki gün az olsaydı, daha büyük olmak yerine, küçülme eğiliminde olacaktır. Yani;

Ts = 12 2 = 10, ardından Z = -1.21 ve karşılık gelen olasılık 0.11 olacaktır.

Bu nedenle, doğru işaretin 2’ye yerleştirilmesi önemlidir. Yukarıdaki “hızlandırmadan” ifadesi çok önemlidir. Bazı projelerde, programlar her zaman bir şekilde veya başka şekilde karşılanabilir, örneğin, programı değiştirerek, proje gereksinimlerini değiştirerek, ek personel veya tesisler ekleyerek, vb. Burada hesaplanabilecek olasılık olasılıktır. orijinal programın çalışmayı bir şekilde hızlandırmak zorunda kalmadan karşılanacağı. Bu nedenle, iki veya daha fazla planlanmış tarihi olan ağlarla uğraşırken aşağıdaki kurallar benimsenmelidir.

Tanım:
Planlanmış bir tarihle karşılaşma olasılığı, bir olayın belirli bir tarihte (saat) veya daha önce meydana gelme olasılığıdır.

Kural:
Planlanan bir tarihi karşılama olasılığını hesaplamak için, ilk proje olayının varyansı sıfıra eşit ayarlanmalı ve dikkate alınandan farklı tüm planlanan tarihler, varyans ve olasılık hesaplamaları yapılırken göz ardı edilmelidir.

Tanım:
Planlanan bir tarihe uymanın koşullu olasılığı, bir olayın belirli bir zamanda veya daha önce meydana gelme olasılığıdır ve tüm önceki programlanmış olayların planlanan tarihlerinde meydana geldiği varsayılır.

Kural:
Bir zamanlama tarihini karşılamanın koşullu olasılığını hesaplamak için, ilk proje olayının ve tüm zamanlanmış olayların varyanslarını sıfıra eşit olarak ayarlayın ve ardından olağan varyans ve olasılık hesaplamalarını yapın.

Yukarıdaki tanımlar ve kurallar, bu iki olasılığın her birinin nerede uygulanabileceğini göstermektedir. Öncelikle iki programlanmış olay arasındaki faaliyetlerden oluşan bir alt ağın planlanmasıyla ilgileniliyorsa, o zaman koşullu olasılık uygundur.

Bununla birlikte, eğer kişi tüm projeyle ilgileniyorsa, o zaman planlanan bir tarihi karşılamanın koşulsuz olasılığı uygun görünmektedir, çünkü planlanan olay zamanlarının her birini karşılamak için bir projenin olduğu yerde hızlandırılması gerekliliği olasılığını verir.

KÜMÜLATİF OLASILIĞIN HESAPLANMASI VE PROJE SÜRESİ

Şekil 9-9’da gösterilen projenin tamamlanması için planlanan zamanın T, = 10 olduğunu varsayalım; o zaman bu takvimi karşılama olasılığı, önceki paragrafta tartışıldığı gibi nispeten düşük olan 0.11 rakamı olurdu. O halde şu soru sorulabilir, çeşitli yeniden gözden geçirilmiş proje tamamlanma sürelerini karşılama olasılığı nedir? Bu soruyu cevaplamanın uygun bir yolu, kümülatif olasılık ve proje süresi süresi veren bir grafiktir (veya tablo). Yukarıdaki denklem (5) uygulandığında, bu olasılık da şu şekilde yazılabilir:

• Ortalama T = E6 = (t,), -, + (t,) ,, + (te) 3-5 + (te) S-6 E, = 2 + 4 + 3 + 3 = 12
• Varyans =  T = VT = Vtl-, + Vt2-, + Vt3 ++ vtS-6 VT = 0.391 + 1.562 + 0.391 + 0.391 = 2.735 

T’yi bir değişken olarak ele almak, Tablo 9-1 ve Şekil 9-11’de gösterildiği gibi bir kümülatif olasılık eğrisi, Ek 9-1 ile birlikte aşağıdaki ifadeden elde edilebilir.

• P {T5 T,} = P {Z = [(T, – 12) /1.654])

Şimdi, olası herhangi bir programı karşılama olasılığı doğrudan Şekil 9-1 1’den okunabilir. Örneğin, T = 1 3 günlük bir programı karşılama olasılığı da yaklaşık 0,7’dir.

The post YÖNEYLEM (72) – Merkezi Limit Teoremi – Yöneylem Araştırması Nedir? – Yöneylem Araştırması Yaptırma – Yöneylem Araştırma Ücretleri first appeared on Ödevcim (Ücretli Ödev Yaptırma).