На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


реферат Сетевые методы планирования и управления

Информация:

Тип работы: реферат. Добавлен: 11.11.2012. Сдан: 2012. Страниц: 12. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


?Содержание
 
Введение……………………………………………………..………………………3
1. Теоретические вопросы……………………………………………………….....5
1.1 Динамическое программирование………………………………………....5
1.2 Теория массового обслуживания ………………………………….……….9
1.3 Теория игр …………………………………………………………………..12
1.4 Сетевые методы планирования и управления…………………………….15
1.5 Линейное программирование……………………………………………...20
2. Практическое применение………………………………………………………21
2.1  Динамическое программирование…………………………………………21
2.2  Теория массового обслуживания…………………………………………..24
2.3  Теория игр …………………………………………………………………..25
2.4  Сетевые методы планирования и управления…………………………….28
2.5  Линейное программирование……………………………………………...29
Выводы………………………………………………………………..…………….35
Список литературы………………………………………….…………………......37
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Введение
Применение математики в экономике принимает форму экономико-математического моделирования. С помощью экономико-математической модели изображается тот или иной  действительный экономический процесс. Такая модель может быть сконструирована только на основе глубокого теоретического исследования экономической сущности процесса. Только в этом случае математическая модель будет адекватна действительному экономическому процессу, будет объективно отражать его.
Целью работы является описание методов динамического программирования, систем массового обслуживания, элементов теории игр, сетевого планирования и управления, линейного программирования. В ходе работы необходимо описать практическое их применение. Методы математического программирования - основное средство решения задач, оптимизации производственно-хозяйственной деятельности. По своей сути эти методы – средство плановых расчетов. Ценность их для экономического анализа, выполнения бизнес – плана состоит в том, что они позволяют оценивать напряженность плановых заданий, определять лимитирующие группы оборудования, виды сырья и материалов, получать оценки дефицитности производственных ресурсов и т.п.
                   Управление и планирование являются наиболее сложными функциями в работе предприятия, фирм, служб администраций на всех уровнях.
                   Для принятия обоснованного решения необходимо иметь и обрабатывать большое количество информации, определяемое иногда астрономическими цифрами.
Принятие ответственных решений как правило связано с большими материальными ценностями. В настоящее время недостаточно знать путь, ведущий к достижению цели. Необходимо из всех возможных путей выбрать наиболее экономичный путь, который наилучшим образом соответствует поставленной задаче.
Появление цифровых вычислительных машин и персональных компьютеров создало огромные возможности для развития науки, совершенствования методов планирования и управления производством. Но без строгих формулировок задач, математического описания процессов современный уровень управления и планирования не может быть достигнут.
Математическая дисциплина, занимающаяся изучением экстремальных задач управления, планирования и разработкой методов их решения, получила название математического программирования.
Источниками написания данной работы является учебная литература.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1.     Теоретические вопросы
1.1 Динамическое программирование
Решение задач математического программирования, которые могут быть представлены в виде многошагового (многоэтажного) процесса, составляет предмет динамического программирования.
Динамическое программирование – это особый математический метод оптимизации решений, специально приспособленный к многошаговым процессам. Многошаговым обычно считают процесс, развивающийся во времени и распадающийся на ряд «шагов» или «этапов». Однако метод динамического программирования используется и для решения задач, в которых время не фигурирует. Некоторые процессы распадаются на шаги естественно, многие процессы можно расчленить на этапы искусственно. Одна из особенностей метода динамического программирования состоит в том, что принятие решения по отношению к многошаговым процессам рассматривается не как единичный акт, а как целый комплекс взаимосвязанных решений. Эту последовательность взаимосвязанных решений называют стратегией. Цель оптимального планирования – выбрать стратегию, обеспечивающую получение наилучшего результата с точки зрения заранее выбранного критерия. Такую стратегию называют оптимальной.
Суть метода динамического программирования состоит в том, что вместо поиска оптимального решения одновременно для всей сложной задачи, предпочитают находить оптимальные решения для нескольких более простых задач аналогичного содержания, на которые расчленяется исходная задача.
Другой важной особенностью метода динамического прогарммирования является независимость оптимального решения. Оптимальное решение выбирается лишь с учетом факторов, характеризующих процесс в данный момент.
Метод динамического программирования характеризуется также тем, что выбор оптимального решения на каждом шаге должен проводиться с учетом его последствий в будущем. Это означает, что, оптимизируя процесс на каждом отдельном шаге ни в коем случае нельзя забывать обо всех последующих шагах.
Таким образом, динамическое программирование – это дальновидное планирование, планирование с учетом перспективы. Из всего сказанного следует, что поэтапное планирование многошагового процесса должно производиться так, чтобы при планировании каждого шага учитывалась не выгода, получаемая только на данном шаге, а общая выгода, получаемая по окончании всего процесса, и именно относительно общей выгоды производится оптимальное планирование. Этот принцип выбора решения в динамическом программировании является определяющим и носит название принципа оптимальности. Оптимальная стратегия обладает  свойством, которое заключается в том, что, каковы бы ни были первоначальное состояние и решение, принятое в начальный момент, последующие решения должны составлять оптимальную стратегию относительно состояния, являющегося результатом первоначального решения.
Рассмотрим некоторый развивающийся во времени управляемый процесс, т.е. такой, на развитие которого можно влиять принимаемыми решениями. Предполагается, что процесс распадается (естественно или искусственно) на N шагов (этапов). Состояние процесса на начало каждого шага будем характеризовать векторами Si =(Si1;…;Sim). Этот вектор называют вектором состояния процесса. Множество всех состояний, в которых может находиться процесс на начало i-го шага, обозначим через Si. Начальное состояние процесса считается известным, т.е. вектор Sо задан.
Развитие процесса заключается в последовательном переходе из одного состояния в другое. Если процесс находится в состоянии Si, то состояние его Si+1 на следующем шаге определяется не только вектором Si, но и решением Иi, принятым на i-м шаге.
Запишем это следующим образом: Si+1 = ? (Si; Иi). Ясно, что решение на каждом шаге не может быть совершенно произвольным, его следует выбирать из некоторого множества Vi   возможных решений. Развитие процесса в течение всего рассматриваемого периода можно однозначно описать последовательностью состояний Sо;S1;….;SN-1;SN где SI Є СI . Любую последовательность И0,И1,…,ИN-1 допустимых решений, переводящую процесс из начального состояния Sо в конечное SN будем называть стратегией. Для более полного описания N – шагового процесса каждой стратегии надо сопоставить некоторую оценку – значение целевой функции  Fn(S).Зададим целевую функцию в виде суммы оценочных функций Ri(Si; Si+1), значения которых получаются на каждом шаге процесса при переходе из состояния SI в состояние SI+1, т.е. Fn(S) = ? ri(SI; SI+1). Такая форма целевой функции соответствует аддитивной задаче динамического программирования. Теперь можно сказать, что многошаговый процесс полностью описан, если заданы: целевая функция, допустимое множество состояний СI, допустимое множество решений VI, правило перехода из одного состояния в другое под воздействием выбранного решения.
Общую задачу динамического программирования можно сформулировать следующим образом:
- найти стратегию И* = {И*0; И*1;…;И*N-1},
- доставляющую экстремум функции Fn(S) = ? ri (SI; SI+1), при условии Sо – вектор начального состояния процесса, SI+1 = ? (SI;ИI), SЄ СI,  ИI Є VI (i=0,..,N-1).
Из постановки задачи динамического программирования видно, что она является задачей многошагового выбора, так как нахождение оптимальной стратегии И*  разбивается на ряд шагов, на каждом из которых выбирается некоторое допустимое решение.
Итак, при решении оптимизационной задачи методом динамического программирования необходимо учитывать на каждом шаге последствия, к которым приведет в будущем решение, принимаемое в данный момент. Исключением является последний шаг, которым процесс заканчивается. Здесь процесс сложно спланировать таким образом, чтобы последний шаг сам по себе приносил максимальный эффект. Спланировав оптимальным образом последний шаг, можно к нему «пристраивать» предпоследний так, чтобы результат этих двух шагов был оптимальным и т.д. Именно так – от конца к началу – и можно развернуть процедуру принятия решений. Но чтобы принять оптимальное решение на последнем шаге надо знать, чем мог закончиться предпоследний шаг. Значит, надо сделать разные предположения о том, чем мог закончиться предпоследний шаг и для каждого из предположений найти решение, при котором эффект на последнем шаге был бы наибольшим. Такое оптимальное решение, найденное при условии, что предыдущий шаг закончился определенным образом, называют условно оптимальным. Аналогично оптимизируется решение на предпоследнем шаге, т.е. делаются все возможные предположения о том, чем мог завершиться шаг, предшествующий предпоследнему, и для каждого из возможных исходов выбирается такое решение на предпоследнем шаге, чтобы эффект за последние два шага (из которых последний уже оптимизирован) был наибольшим и т.д. В принципе динамическое программирование может разворачиваться  и в прямом направлении, т.е. от первого шага процесса к последнему.
Для большинства задач динамического программирования классические методы анализа или вариационного  исчисления оказываются неэффективными, потому что приводят первоначально поставленную задачу поиска максимального значения функции к задаче, которая не проще, а сложнее исходной. Динамического программирование, используя поэтапное планирование, позволяет не только упростить решения задач, но и решить те из них, к которым нельзя применить методы математического анализа. Упрощение решения достигается за счет значительного уменьшения количества исследуемых вариантов, так как вместо того, чтобы 1 раз решать сложную многовариантную задачу, метод поэтапного планирования предполагает многократное решение относительно простых задач.
Однако динамическое программирование имеет и свои недостатки. В отличие от линейного программирования, в котором симплекс метод является универсальным, в динамического программирования такого метода не существует. Каждая задача имеет свои трудности, и в каждом случае необходимо найти наиболее подходящую методику решения. Недостаток динамического программирования заключается также в большом труде решения многомерных задач.
1.2 Теория массового обслуживания
Одним из математических методов исследования сложных систем является теория массового обслуживания, занимающаяся анализом эффективности функционирования так называемых систем массового обслуживания.
Работа любой такой системы заключается в обслуживании поступающего на нее потока требований, или заявок (вызова абонентов, приход покупателей в магазин, требования на выполнение работы в мастерской и т.д.). Заявки поступают в систему одна за другой в некоторые, вообще говоря, случайные моменты времени. Обслуживание поступившей заявки продолжается какое-то время, после чего система освобождается для обслуживания очередной заявки.
Поскольку обслуживающая система обычно имеет ограниченную пропускную способность, а заявки поступают нерегулярно, то время от времени создается очередь заявок в ожидании обслуживающего устройства, иногда же оборудование простаивает в ожидании заявок. Наиболее часто предполагается, что известен вероятностный закон, управляющий поступлением заявок. Впервые такой подход был применен датским математиком А.К. Эрлангом в начале нашего века для анализа работы телефонной станции. С тех пор методы массового обслуживания начали применяться для анализа разнообразных проблем. Системы массового обслуживания встречаются практически везде, где есть или может возникнуть очередь. На Западе методы массового обслуживания даже получили название «теория очередей». Поскольку обычно очередь – явление нежелательное, то для ее ликвидации естественно  предложить увеличить мощность (пропускную способность) обслуживающих устройств.  Однако поскольку заявки поступают нерегулярно, то с увеличением своей мощности оборудование все большую долю времени будет простаивать, что также нежелательно. Таким образом, с экономической точки зрения задачи массового обслуживания сводятся к нахождению компромисса между двумя противоречивыми требованиями: требованием ликвидировать очередь и требованием полной загрузки оборудования. Убытки от возникновения очереди связаны с потерей времени покупателями в магазинах, простоев автолюбителей на автозаправочных станциях, у мостов и перекрестках и т.д. Простой оборудования означает непродуктивное использование вложенных в него средств, которые в другом месте могли бы приносить пользу.
   Как уже говорилось, при анализе систем массового обслуживания вероятностные характеристики потока заявок обычно считаются заданными, а решение приходится принимать о характеристиках блока обслуживания и иногда о правилах нахождения в очереди. Это решение принимается таким образом, чтобы и потери от наличия очереди, и потери от простоя оборудования были приемлемы. 
Итак, система массового обслуживания состоит из блока обслуживания, на который поступают заявки, из потока заявок и из очереди в ожидании обслуживания. Рассмотрим эти три основные составляющие систем массового обслуживания более подробно.
Блоки обслуживания в соответствии с тем, что системы массового обслуживания встречаются в различных непохожих ситуациях, различаются между собой по многим показателям. Во-первых, блок обслуживания может состоять из одного или нескольких «приборов». Под прибором имеется ввиду устройство или человек, обслуживающий заявки. Например, билеты в кинотеатре могут продаваться в одной или нескольких кассах. В первом случае блок обслуживания называют одноканальными, во-втором – многоканальным. Примеры одноканальных блоков: автозаправочная станция, на которой каждый вид бензина продается лишь одной бензоколонкой, речной вокзал небольшого городка с одним причалом, газетный киоск с одним продавцом и т.д. Многоканальные системы обслуживания встречаются еще чаще: турникеты в метро, морской порт с большим числом причалов, парикмахерская с несколькими мастерами.
Каждый прибор может обслуживать одновременно одну или несколько заявок. Например, лифт высотного здания обслуживает сразу несколько человек, а кассир – только одного. Во-вторых, системы массового обслуживания могут быть однофазными и многофазными. В первом случае заявка обслуживается только одним прибором, после чего покидает систему. Например, покупатель билета в театре. Во втором случае заявка должна пройти некоторую последовательность «приборов».  Например, в сберкассе, прежде чем получить деньги, человек сначала должен быть обслужен контроллером и только потом кассиром. В-третьих, каждый «прибор» обслуживает заявку в течение некоторого промежутка времени. Иногда продолжительность того промежутка является заданной, иногда ее считают случайной величиной с заданным распределением.
Для описания входного потока заявок обычно задают вероятностный закон, которому удовлетворяют длительности интервалов между двумя последовательно поступающими заявками. В некоторых случаях поток заявок сам зависит от состояния системы массового обслуживания.
Дисциплина очередей описывает порядок обслуживания требований, поступающих на вход системы. Чаще всего используется дисциплина «в порядке общей очереди»: «первый пришел – обслуживаешься первым». Такой подход является наиболее простым с точки зрения математического моделирования. Иногда используется случайный порядок обслуживания, т.е. заявка выбирается из общего списка ожидающих заявок случайным образом.
 
1.3             Теория игр
Теория игр – это теория математических моделей, интересы участников которых различны, причем они достигают своей цели различными путями. Столкновение противоположных интересов участников приводит к возникновению конфликтных ситуаций. Необходимость анализировать такие ситуации, в свою очередь, привела к возникновению теории игр, задачей которой является выработка рекомендаций по рациональному образу действия участников конфликта.
Чтобы исключить трудности, возникающие при анализе практических конфликтных ситуаций в результате наличия многих несущественных факторов, строится упрощенная модель ситуации. Такая модель называется игрой. Конфликтная ситуация в игровой модели развивается по определенным правилам. Естественной базой для анализа конфликтных ситуаций служат широко распространенные игры – шахматы, шашки, карточные игры. Поэтому теории игр свойственна следующая терминология: «игроки» (стороны, участвующие в конфликте), «выигрыш» (исход конфликта) и т.д.
Неопределенность результата игры вызывается различными причинами, которые можно разбить на три группы.
1.   Особенности правил игры вызывают такое разнообразие в ее развитии, что предсказать результат игры заранее невозможно. Источники неопределенности такого вида называются комбинаторными, а соответствующие игры – также комбинаторными.
2.                      Другим источником неопределенности является влияние случайных факторов. Игры, в которых исход оказывается неопределенным исключительно в результате случайных причин, называются азартными (игры в кости, рулетка).
3.                      Третий источник неопределенности состоит в отсутствии информации о действиях противника, о его стратегии. Игры такого рода называются стратегическими.
В игре могут сталкиваться интересы двух и более противников. В первом случае игра называется парной, во втором – множественной.
Ходом в теории игр называется выбор одного из предложенных правилами игры действий и его осуществление. Стратегией игрока называется план, по которому он совершает выбор в любой возможной ситуации и при любой возможной фактической информации. Естественно, что игрок принимает решения по ходу игры. Однако теоретически можно предположить, что все эти решения приняты игроком заранее. Тогда совокупность этих решений составляет его стратегию. В зависимости от числа возможных стратегий игры делятся на конечные и бесконечные. Задачей теории игр является выработка рекомендаций для игроков, т.е. определение для них оптимальной стратегии. Оптимальной называется стратегия, которая при многократном повторении игры обеспечивает данному игроку максимально возможный средний выигрыш.
     От реальной конфликтной ситуации игра отличается тем, что она ведется по предварительно оговоренным правилам и условиям. Стороны, которые участвуют в игре называются игроками. В игре могут участвовать двое игрока, тогда она называется парной. Если же в ней сталкиваются интересы многих лиц, то игра называется кооперативной. Ее участники могут образовывать постоянные или временные коалиции.
     Игра представляет собой мероприятие, которое состоит из ряда действий двух игроков, определяемых правилами игры. Частная возможная реализация этих правил называется партией. Результат или исход игры, к которому приводит совокупность принятых решений в процессе игры, называется выигрышем. В большинстве игр сумма выигрыша одного из игрока равна сумме проигрыша другого, поэтому в любой их партии имеет место равенство:
v1+v2+…+vi+…vn=0.
     Число vi может быть положительным, отрицательным или равным нулю. При vi > 0 – выигрыш, vi < 0 – проигрыш и vi= 0 – ничейный исход.
     Если один игрок выигрывает, а проигрывает другой, то алгебраическая сумма выигрышей будет равна нулю.
      Развитие игры во времени сводится к ряду последовательных действий или вариантов решений. Выбор одного из предусмотренных правилами игры вариантов называется ходом. Ходы делятся на личные и случайные. Личным ходом называется сознательный выбор одним игроком одного из возможных в данной ситуации ходов и его осуществление. Случайным ходом называется выбор из ряда возможностей, который осуществляется не игроком, а каким-либо механизмом случайного выбора. Игры могут состоять из личных, случайных и смешанных ходов.
     Теория игр может быть полезным инструментом планирования и управления сельскохозяйственным производством, а также прогнозирования. Если в оптимизационных задачах определяются способы наиболее эффективного использования ограниченных ресурсов, то в задачах с конфликтными ситуациями ведется поиск хозяйственных стратегий, при  помощи которых достигается максимально возможный (оптимальный) результат.
     В общем виде постановка задачи парной игры с нулевой суммой сводится к следующему виду : если два игрока Р1 и Р2 играют в какую-либо игру, то как должен вести партию каждый из этих игроков, чтобы достигнуть наиболее благоприятного для себя исхода. При случайных ходах этих двух игроков естественной оценкой благоприятного исхода является среднее значение, которое обозначается символом аij. Если известны значения aij выигрыша, то парную игру можно записать в виде прямоугольной таблицы, которая называется матрицей выигрышей или платежной матрицей. Она имеет такой вид:
 
Р1            Р2
у1
у2

уj

уn
х1
а11
а12

а1j

а1n
х2
а21
а22

а2j

а2n






.…
хi
аi1
аi2

аij

аin







хm
аm1
аm2

аmj

аmn
 
    В матрице xi обозначают ходы игрока Р1, а yi – ходы игрока Р2.
     В любой игре важное значение имеет стратегия, под которой понимается совокупность правил, которые определяют выбор при каждом личном ходе игрока, в зависимости от ситуации, сложившейся в процессе игры.
     Во многих задачах, приводящихся к игровым, неопределенность вызвана отсутствием информации об условиях, в которых осуществляется действие. Эти условия зависят не от сознательных действий другого игрока, а от объективной действительности, называемой природой. Такие игры называются играми с природой.
 
1.4             Сетевые методы планирования и управления
Сетевое планирование и управление возникло в 1957-1958 гг. под  названием «метод критического  пути» и метод PERT (метод оценки и пересмотра планов), то есть оно имеет наибольшую историю
Методы сетевого планирования и управления предусматривают:
1.               представление планов в виде сети;
2.               определение календарных графиков;
3.               определение вероятных величин;
4.               возможность применения в различных условиях.
Метод сетевого планирования и управления пригоден как в промышленности, так и в сельском хозяйстве.
Методы сетевого планирования и управления дают возможность:
1.                  заранее планировать все действия, которые необходимо предпринять для достижения желаемого результата в будущем;
2.                  предсказать вероятное время выполнения;
3.                  улучшить план, если мы найдем, что предсказанное время выполнения является недостаточно хорошим;
4.                  проверить ход выполнения работ по плану после того, как план приведен в действие;
5.                  использовать информацию о ходе работ для своевременного планирования времени и затрат.
При планировании и оперативном управлении  комплексами работ широко используются сетевые модели. Для этой цели, как за рубежом, так и в нашей стране разработаны специальные системы планирования и управления (СПУ). Они включают совокупность методов исследования сложных комплексов работ, основанных на использовании сетевых графиков. Сетевой график (сеть) является графической моделью всего комплекса работ или производственного процесса. С математической точки зрения сетевой график – это связанных орграф без контуров. Сеть может быть укрупненной или детальной, но в любом случае она должно давать представления о то, какими путями можно прийти к конечной цели и какие издержки при этом потребуются.
Уже одно то, то информация о предполагаемом ходе выполнения работ представляется в виде сети, наглядно изображающей условия выполнения каждой из работ в общем комплексе, является достаточной рекомендаций к использованию сетевых графиков в практической работе.
Обозримость сети облегчает восприятие взаимосвязей отдельных работ комплекса, вскрывает последовательность их выполнения, упрощает процесс управления работами в ходе их выполнения. Хотя системы СПУ пока и не дают возможности вести оперативное управление с учетом всех показателей, тем не менее, разработанные методы являются весьма эффективными.
Дуги на сети изображаю произвольной длины направленными отрезками прямых и интерпретируют как работы, а вершины изображают обычно кружками, в которых указывают порядковый норме или шифр и интерпретируют как события. У каждой дуги поставляется время выполнения работы, а иногда они имеют и другие числовые характеристики. Сеть не должна содержать контуров, так как никакая работа не может предшествовать сама себе.
Работа и событие являются основными элементами сети. Под работой в СПУ понимаются любые действия, трудовые процессы, сопровождающиеся затратами ресурсов или времени и приводящие к определенным результатам (событиям). Иногда выполнение работы требует затрат только времени (естественная сушка материалов, затвердевание бетона и др.). Иногда работы выражают только зависимости: показывают, что одна работа не может быть выполнена ранее какого-либо события. Такие работы называют фиктивными. Фиктивная работа не связана с затратами труда, времени и ресурсов. На сети она изображается отрезком штриховой линии без указания времени. Под событием понимают результат завершения одной или нескольких работ. Событие является предпосылкой для выполнения работ следующих на них. Поэтому любая работа на сети может быть определена двумя событиями, между которыми она находится. Событие же может принадлежать нескольким входящим и выходящим из него работам. На рис. 1 приведен пример сетевого графика.
 
 
 
 

 

 

Рис. № 1

 
События 1 обозначает, что началась работа a. События 2 фиксирует окончание работы а и начало работ b и с. Иначе, условием для начала работы b и работы с является окончание а. Работу d нельзя начать до окончания b, а работу е – до окончания работы с. Наступление события 5 знаменует собой окончание работ d и е и одновременно завершение всего комплекса.
Таким образом, все боты, включенные в комплекс, участвуют в достижении конечной цели, и все они должны быть выполнены.
Сетевой график – изображение условное, в котором не выдерживается ни масштаб, ни ориентация. Важно только относительно положение стрелок, то есть какие события они соединяют.
Единицами измерения здесь могут быть часы, дни, недели и т.д. события не имеют продолжительности, они означают лишь факт окончания одной работы и начала другой. Все события. Кроме первого и последнего, имеют работы, предшествующие этому событию, и работы, следующие за ним.
Достижение конечной цели – совершение события, завершающего комплекс, - невозможно без выполнения всех работ, входящих в этот комплекс. Поэтому при составлении графика надо тщательно следить за тем, чтобы не включить «лишние» работы и в то же время не пропустить ни одной важной работы.
Выше было сказано об основном условии, требующем соблюдения при составлении сетевого графика: два события могут быть соединены только одной стрелкой. При затруднениях использую пунктирную стрелку, показывающую взаимосвязь между работами.
Следующее основное правило, которое необходимо соблюдать в сетевых графиках, гласит: график не должен содержать циклов. Пример цикла показан на рис. 2
 
 
 
 
 
 
 
 

и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.