YÖNEYLEM (77) – ANG’NİN PNET ALGORİTMASI – Yöneylem Araştırması Nedir? – Yöneylem Araştırması Yaptırma – Yöneylem Araştırma Ücretleri

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

Monte Carlo simülasyon prosedürü, Van Slyke tarafından ağ-işverenine Şekil 9-17 uygulandı. Her faaliyette belirtildiği gibi, her bir faaliyetin ortalama, t  ve varyans V, ile bir dağılım içerdiği varsayılmıştır. Van Slyke’nin bu amaç için genel olarak önerdiği gibi, ağdaki her bir aktivite için 10.000 takım rastgele zaman oluşturuldu. Bu kümelerin her biri için, ağdaki en uzun yol belirlendi: süresi not edildi ve kritik yol üzerindeki her bir aktivite için bir sayım yapıldı.

Bu 10.000 simülasyonun sonuçları Şekil 9-18’de verilmiştir; burada bir aktivitenin kritik yolda olma olasılığı, bir aktivite olarak belirtilmemiştir. Örneğin, 0.737, 1-2, 10.000 simülasyonun 7370’i anlamına gelir, bu aktivite ağdaki en uzun yoldaydı. Ayrıca, toplam proje süresine ilişkin istatistikler verilmiştir.

Burada, proje ortalamasının PERT tahmininin sadece yüzde 1,5 ile düşük (iyimser) olduğunu not ediyoruz; bununla birlikte, varyans yüzde 42 oranında çok yüksek tahmin edildi ve daha önce PNET tarafından elde edilen sonuçlar simülasyon tahminlerine göre% 95 güven aralıklarının oldukça içindeydi.

PERT sonucu, önceki bölümdeki en kuralına göre beklendiği gibidir, çünkü her bir birleştirme olayında alt kritik yollar boyunca önemli miktarda gevşeklik vardır. Bununla birlikte, konvansiyonel PERT kritik yolunda olmayan 1-3 ve 3-5 aktivitelerinin, gerçek kritik yolda sona erme olasılığının kayda değer bir olasılığa sahip olduğunu not etmek ilginçtir.

Monte Carlo simülasyon çalışmasının diğer bir çıktısı, simülasyon ve PNET için belirli bir proje süresinin kümülatif olasılığının verildiği ve geleneksel PERT tarafından verilen sonuçlarla karşılaştırılması verilmiştir.

SİMÜLASYON ÖRNEK BOYUTU

Simülasyon prosedürüne ilişkin son bir not, bu sonuçları elde etmenin maliyetiyle ilgilidir. Örnekte 10.000 simülasyonluk bir örnek boyutu kullanılmıştır, ancak bu, bu problem için gerekçelendirilenden önemli ölçüde daha büyüktür. Crandalls tarafından yakın zamanda yapılan bir ampirik çalışma, bu örnek büyüklüğünün 1000 veya daha azına düşürülebileceğini ve yine de nihai tahminlerde yeterli düzeyde güven elde edilebileceğini göstermektedir.

Diğer simülasyon uygulayıcıları 400 kadar düşük numuneler önermektedir. Bu, bu problem için genel olarak tavsiye edilen numune boyutları aralığıdır.

Kritiklik indeksi için istatistiksel bir analiz, her simülasyon denemesi için, herhangi bir belirli aktivite kritik yolda ya üzerindedir ya da üzerinde olmadığından, binom dağılımına dayandırılabilir. (1-a) seviyesi güven aralığı daha sonra denklemden gerçek kritiklik indeksi p üzerine yapılandırılabilir.

Burada p ^, tahmini kritiklik indeksi, n = örneklem boyutu ve Z2, standart normal sapmadır. Bu formülün% 95 güven düzeyinde (Z ,,,,, = 1,96) uygulanması, p% 10 ila% 90 aralığında ve örnek boyutları 400 ila 1000 aralığında ise tahminlerin düşeceğini gösterir. Aralıklarda (100p +% 21 ila (100p * 5) % 2 ila% 5 arasındaki tahminler kesinlikle kabul edilebilir bir doğruluk düzeyini temsil eder.

Ortalama proje süresi tahmini ile ilgili olarak, proje süresinin değişim katsayısı (CV) ile ilgili bazı varsayımlar yapılmalıdır, burada CV = (Standart Sapma Orta) X% 100. Ang ‘tarafından bildirilen gerçek örneklerden ve literatürde bildirilen diğer birçok örneğe göre, CV% 5 ila% 15 arasında değişti. Bu durumda, ortalamanın tahminindeki% 95 güven aralığı, örnek boyutu 400 için ortalamanın% 0,5 ila% 21,5’i arasında ve 1000 numaralı örneklem için% 0,3 ila% 51,0 arasında değişecektir. Bu, aşağıdaki formülle hesaplanabilir.

Proje süresinin karşılık gelen standart sapmasının tahmini, gerçek değerin% 4’ü ile% 7’si arasında değişecek kadar iyi olmayacaktır. Benzer şekilde bu, aşağıdaki formülden hesaplanabilir ve bu da hata seviyelerinin oldukça kabul edilebilir olduğunu gösterir.

Son olarak, Kolmogorov-smirnov6 testi kullanılarak kümülatif olasılık eğrisine bir güven aralığı yerleştirilebilir. Esasen, bu yöntem, gözlemlenen kümülatif dağılım eğrisinin gerçek eğriden 1.22 /, 1’den fazla sapmayacağını belirtir. Sırasıyla% 90,% 95 ve% 99 güven düzeylerinde 3 6 / n veya 1,63 / fl. Örneğin, N = 10.000 örneklem büyüklüğüne dayanan Şekil 9-19’da gösterilen gözlemlenen kümülatif dağılım eğrisi (düz çizgi) hakkında bir güven aralığı ifadesi yapılabilir.

Yani,% 95 güvenle, gözlemlenen kümülatif dağılımın tamamının 1.361 – = 0.0136’dan fazla veya yaklaşık% 1.4 olan gerçek eğriden sapmadığını söyleyebiliriz. Sadece 400 veya 200 örneklem büyüklüğü kullanılmış olsaydı, bu maksimum sapma sırasıyla% 6.8 ve% 9.6’ya yükselirdi. İkincisi, tolere edilebilecek kadar büyüktür ve bu nedenle N = 200, kullanılması gereken en küçük örnek boyutunu temsil eder.

400 ila 1000 arasında önerilen bu örnek boyutlarıyla, çoğu ağı uygun bir maliyetle idare edebilecek bir dizi simülasyon bilgisayar programı mevcuttur. Maliyetin ciddi bir sınırlama olduğu durumlarda, 200 kadar küçük bir örnek boyutu bile kullanılabilir, ancak bunun altındaki değerler proje sürelerinin dağılımının şekli hakkında güvenilir tahminler vermeyecektir. GERT 111’in bu tip simülasyon için kullanımı Bölüm 10’da gösterilecektir. PNET’in öncelik diyagramına uygulanması, egzersiz de 11’de ele alınmaktadır.

ÖZET

Bu bölümde, proje planlaması ve kontrolü için PERT istatistiksel yaklaşımı verilmiştir, bu da belirli bir planlanmış olay meydana gelme zamanının projeyi hızlandırmak zorunda kalmadan karşılanma olasılığına yol açar. Geleneksel PERT prosedürü, olay meydana gelme zamanlarındaki belirsizlik ölçüsünü, her ağ aktivitesi için iyimser, kötümser ve büyük olasılıkla üç performans süresi tahmininden alır.

Bu prosedür, iyimser ve kötümser zamanları, dağılımın son noktaları yerine varsayımsal aktivite performans zaman dağılımının sırasıyla 5 ve 95 yüzdelik dilimleri olarak tanımlanarak değiştirildi. Merkezi Limit Teoremine dayalı olarak, etkinlik performans sürelerindeki ortalama ve varyans tahminleri, daha sonra özel ağ olayları için rastgele planlanmış zamanlara uyma olasılığını hesaplamak için kullanıldı. Faaliyet performans sürelerine ilişkin doğru tahminler elde etmenin zor olduğu kabul edildi ve standartlaştırılmış bir kontrol çizelgesi üzerine çizilen geçmiş tahmin performansının geri bildirimi ile tahmini iyileştirme prosedürlerinin ana hatları çizildi.

Konvansiyonel PERT’de kritik yol dışındaki her şeyi göz ardı ederek ortaya çıkan birleştirme olayı önyargısı, daha sonra bu sorunun büyüklüğünü gösteren örneklerle tartışıldı. Tamamlanmış geleneksel PERT analizinden bu önyargının ciddi olup olmayacağını belirlemek için basit bir pratik kural verildi. Bu kural basitçe, birleştirme olaylarında, iki yolun standart sapmalarından iki kat daha büyük olan serbest bolluğa sahip yolun göz ardı edilebileceğini belirtir.

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