工程進度網絡中工時的相依性研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在工程管理實踐中,不同工序的工時變量之間存在非常普遍的相依性,各種客觀因素的影響和人為的控制都是工時變量相依的可能根源。當前,人們對工程項目管理的要求越來越高,對工程進度控制的要求也越來越苛刻。在實際工程的進度管理中,合理考慮工時變量之間的相依性,能充分估計工期計劃的不確定性,更加準確地預測和評估工期風險,并對進度計劃進行動態(tài)更新,從而更有效地控制工程進度。
   本文旨在通過對工時變量之間相依關系的調查分析,構建能描述工時變量

2、之間相依結構的圖形模型,建立合理的相依性測度指標體系,并在工時相依的情形下研究工期問題及進度計劃的動態(tài)更新。主要內容包括以下幾個方面:
   首先,回顧經典的CPM/PERT網絡計劃模型的基本結構及工時的隨機性,了解其工時變量的獨立性假設。然后通過對多個實際工程項目的調查,用相依性指標對項目的工時數(shù)據進行統(tǒng)計分析,結果表明所調查項目的并行工序、序列工序之間存在較強的工時相依性。結合調查內容和專家問卷,分析工時相依性產生的原因主要

3、在于受共同因素的影響和項目的組織與控制,并對工時的相依性進行了系統(tǒng)分類。
   其次,通過對兩種有向無環(huán)圖模型--AON網絡計劃及貝葉斯網的分析,以AON網絡計劃為背景層,考慮工時變量之間的序列相依及并行相依關系,建立了能合理描述工時變量之間相依關系的貝葉斯網絡計劃(BNP)模型結構,討論了BNP模型中的圖分隔與條件獨立性質。另外,介紹了BNP模型中工時變量概率分布的確定方法,研究了變量間條件概率的確定、模型中減少參數(shù)以及缺值數(shù)

4、據下參數(shù)學習的方法。
   第三,基于Copula函數(shù)的優(yōu)良性質,在分析線性相關系數(shù)在工時相依性度量時的優(yōu)缺點的基礎上,建立了基于Copula函數(shù)的工時相依性度量指標,并給出了這些相依性指標在具體工程項目中的估計方法。另外,分析了常用的Copula函數(shù)描述工時相依性的性質與模式,建立了混合Copula函數(shù)來描述具有各種相依模式的工時變量之間的相依關系。
   第四,介紹了Monte Carlo模擬應用于工時相依的工期問題

5、模擬的基本步驟。結合前述理論模型及相依性度量指標,研究了相依的工時變量隨機數(shù)的產生以及概率分布的確定,對BNP網絡的工期、完工概率及工序關鍵度進行了模擬,最后以一個簡單實例演示了模擬過程,并與其他模型的計算結果進行了對比分析。
   第五,結合貝葉斯定理及貝葉斯網推理原理,介紹了BNP模型中工時變量的動態(tài)更新方法。在變量為離散的情形下,給出了變量消元算法、團樹傳播算法以及馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法;在變量為連續(xù)或混合的情形下,分別研

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