Классификация сетевых моделей - Вероятностные сетевые модели

"Сетевая модель (сетевой график, сеть) представляет собой ориентированный граф, изображающий все необходимые для достижения цели проекта задачи (операции, работы, события, действия) в логической взаимосвязи. Она позволяет осуществлять календарное планирование работ, оптимизировать использование ресурсов, сокращать или увеличивать продолжительность выполнения работ в зависимости от их стоимости, организовывать оперативное управление и контроль в ходе реализации проекта" [6].

Основными формальными элементами любой сетевоймодели (СМ) являются узлы и дуги. Функциональные элементы сети - этоработы (операции, задачи, этапы) и события (момент начала или окончания операций, вехи), а также структурные зависимости между ними.

Согласно [18], в сетевых технологиях применяются сети трех типов:

    - работы представляются дугами, а события - узлами графа (ActivitiesonArrows, AoA); - работы представляются узлами, а события - дугами графа (ActivitiesonNodes, AoN); - узлы могут представлять как события, так и работы, а дуги - временные характеристики.

Похожая классификация вводится также в[9], где сетевые модели называют "ориентированными" (на операции, события, события и операции). Другие авторы ([23];[6];[17];[7]) не выделяют третий тип.

Конечно, сетевые модели обладают и другими важными параметрами. Например, в[9] кроме ориентированных на события и работы выделяются также следующие сети:

По количеству конечных целей:

    - одноцелевые; - многоцелевые;

По количеству исходных событий (операций):

    - с одним исходным событием (операцией); - с несколькими исходными событиями (операциями);

По степени неопределенности сети:

    - детерминированные; - стохастические;

По количеству операций:

    - малого объема (менее 1500); - среднего объема (от 1500 до 10000); - большого объема (более 10000).

Разные авторы по-разному классифицируют сетевые модели в зависимости от наличия вероятностных характеристик у работ (процессов) и времениих выполнения.

Поскольку этот вопрос важен для дальнейшего изложения, приведем сравнительную таблицу классификации по Разу[14]и Голенко-Гинзбургу[4] (Таблица 2).

Таблица 2. Сравнительная классификация сетевых моделей

Оценка процессов

Оценка продолжительности

Классификация по Разу

Классификация по Голенко-Гинзбургу

Точная

Точная

Детерминированные СМ с точной оценкой продолжительности работ

Детерминированные СМ

Точная

Вероятностная

Детерминированные СМ с вероятностной оценкой продолжительности работ

Вероятностные СМ с детерминированной структурой

Вероятностная

Точная

Стохастические СМ

Альтернативные СМ

Вероятностная

Вероятностная

В дальнейшем будем ориентироваться на классификациюГоленко_Гинзбурга, предполагающую три основных типа сетевых моделей; детерминированные сетевые модели (ДСМ), вероятностные сетевые модели (ВСМ), альтернативные сетевые модели (АСМ).

В последнее время в теории сетевого моделирования используются так называемые обобщенные сетевые модели, в которых допустимы некоторые исключения, принятые в рассмотренных выше (например, допустимы циклы и петли, а также обратные пути).

Графическое представление модели и временная диаграмма удобны для наглядного представления небольшого количества работ, но с ростом числа работ (а в реальных задачах их десятки тысяч) это преимущество теряется. Поэтому для анализа и оптимизации используют матричную форму[8].

Обратим внимание на временные параметры сетевых моделей. Время - одно из главных ограничений любого проекта, и для анализа временных параметров проекта математический аппарат играет не меньшую роль, чем экономический анализ. Разумеется, способы вычисления временных параметров сети существенно зависят от ее типа, определенного детерминированным или вероятностным характером процессов и продолжительностей, чаще всего определяемых на основе статистических данных.

Похожие статьи




Классификация сетевых моделей - Вероятностные сетевые модели

Предыдущая | Следующая