Программа дисциплины Математические модели управления проектами для направления 080500. 68 «Менеджмент» подготовки магистра icon

Программа дисциплины Математические модели управления проектами для направления 080500. 68 «Менеджмент» подготовки магистра


Смотрите также:
Программа дисциплины Математические модели управления проектами для направления 080500...
Программа дисциплины управление международными и крупными проектами для направления 080500...
Программа дисциплины управление международными и крупными проектами для направления 080500...
Программа дисциплины Российские реформы для направления 080500...
Программа дисциплины «Модели теории организаций» для направления 080500...
Программа дисциплины Моделирование реальных инвестиций и рисков проекта для направления 080500...
Программа дисциплины Моделирование реальных инвестиций и рисков проекта для направления 080500...
Программа дисциплины Моделирование реальных инвестиций и рисков проекта для направления 080500...
Программа дисциплины Управление стоимостью проекта для направления 080500...
Рабочая программа по дисциплине: цикла ен. Р...
Программа дисциплины Корпоративные системы управления проектами для направления 080500...
Программа дисциплины Корпоративные системы управления проектами для направления 080500...



Загрузка...
скачать
Министерство экономического развития и торговли

Российской Федерации


Государственный университет - Высшая школа экономики
Факультет менеджмента


Программа дисциплины


____Математические модели управления проектами____

для направления 080500.68 «Менеджмент» подготовки магистра

Автор Царьков_Игорь Николаевич

Рекомендована секцией УМС Одобрена на заседании кафедры


_____________________________ управления проектами

Председатель Зав. кафедрой

_____________________________ В.М. Аньшин

«_____» __________________ 200 г. «04» сентября 2007 г


Утверждена УС факультета

_________________________________

Ученый секретарь

_________________________________

« ____» ___________________200 г.

Москва, 2007
^

Данная программа дисциплины предназначена для магистерской программы «Управление проектами: проектный анализ, инвестиции, технологии реализации».

Аннотация


В рамках курса «Математические модели управления проектами» рассматриваются математические модели управления проектом (одним проектом). Математические модели активно применяются для постановки и решения задач по календарному планированию, а также оптимизации проекта по стоимости, времени и ресурсам. Одной из приоритетных задач курса является понимание того, как работают программные системы MS Project, Primavera и др., как рассчитывается расписание проекта, как осуществляется выравнивание и оптимизация и, самое главное, что можно ожидать от систем автоматизации и насколько эффективно осуществляется их работа. Для того чтобы это понять, необходимо познакомиться с основами теории графов для построения и анализа сетевых моделей. Построению сетевых моделей будет уделено достаточно большое внимание. Следующей важной задачей курса является обзор современных методов оптимизации ресурсов. Не секрет, что в общем случае до сих пор не существует приемлемых математических алгоритмов решения подобных задач в общем случае, известны решения лишь в частных случаях. И последняя часть курса касается применения стохастических (альтернативных) сетей для оценки продолжительности проекта. Данные сети эффективно применяются для планирования научно-исследовательских и опытно-конструкторских проектов.

Данный курс будет полезен руководителям проектов любого уровня, а также специалистам, желающих применить проектно-ориентированный подход к управлению бизнес-процессами.

В курсе рассматривается большое количество примеров, призванных продемонстрировать существующие проблемы при управлении проектами и способы их решения с помощью различных математических моделей.

Предполагается, что слушатели изучали курс по управлению проектами.
^

Целями данного курса являются:


  • обзор современных методов календарного планирования и распределения ресурсов;

  • изучение современных математических моделей управления проектом;

  • получение навыков в выборе необходимой модели управления для конкретного проекта;

  • формирование навыков по постановке задач оптимизации в рамках модели;

  • получение представление о существующих алгоритмах оптимизации отдельных характеристик проекта.
^

Задачи курса:


В результате изучения курса студент должен:

  • знать минимальный набор математических моделей управления проектом: CPM, PERT, GAN, GERT, CPM-COST, PERT-COST;

  • представлять основные типы задач, возникающие в процессе управления проектом;

  • уметь позиционировать любую новую модель в классификации для понимания решаемых ею задач;

  • решать определенный класс задач оптимизации;

  • уметь строить выбранную математическую модель для конкретного проекта.
^

Тематический план учебной дисциплины




Название темы

Всего часов по дисциплине

Аудиторные часы

Самостоятельная работа

Лекции

Сем. и практ. занятия

1.

Основы сетевого моделирования и теория графов

8

2

2

4

2.

Основные методы расчета сетевых моделей (CPM, PERT, CPM-COST)

14

4

4

6

3.

Обобщенные детерминированные сетевые модели (GNM)

14

2

2

10

4.

Оптимизация сетевых моделей по ресурсам

36

4

4

28

5.

Применение стохастических (альтернативных) сетей (GAN, GERT, GERTS)

36

4

4

28




Итого:

108

16

16

76

Литература

^

Базовые учебники:


  1. ГУУ. Управление проектом. Основы проектного управления: учебник/кол. авторов под ред. М.Л. Разу. – М.: КНОРУС, 2007 – 768 стр.;

  2. Математические основы управления проектами: учебное пособие/кол. авторов под ред. В.Н. Буркова – М.: Высшая школа, 2005 – 423 стр.;

  3. Управление проектами. М. Троцкий, Б. Груча, К. Огонек – М.: Финансы и статистика, 2006 – 304 стр..
^

Дополнительная литература:


  1. М. Ньюэлл. Управление проектами для профессионалов. Руководство по подготовке к сдаче сертификационного экзамена / пер. с англ. – М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2006 – 416 стр.;

  2. М. Интрилигатор. Математические методы оптимизации и экономическая теория. – М.: Прогресс, 1975;

  3. Terry Williams. The contribution of mathematical modelling to the practice of project management. IMA Journal of Management Mathematics (2003) 14, 3–30;

  4. KOLISCH, R. & PADMAN, R. (2001) An integrated survey of deterministic project scheduling. OMEGA, 29, 249–272;

  5. KOLISCH, R. & HARTMANN, S. (1999) Heuristic algorithms for the resource-constrained project scheduling problem: classification and computational analysis. Project Scheduling—Recent Models, Algorithms and Applications. (J. Weglarz, ed.). Boston: Kluwer Academic Publishers, pp. 147–178;

  6. ALCARAZ, J. & MAROTO, C. (2001) A robust genetic algorithm for resource allocation in project scheduling. Ann. Oper. Res., 102, 83–109;

  7. DEPUY, G. W. & WHITEHOUSE, G. E. (2001) A simple and effective heuristic for the resource constrained project scheduling problem. Int. J. Prod. Res., 39, 3275–3287.

  8. GOLDRATT, E. M. (1997) Critical Chain. Great Barrington, MA: The North River Press.;

  9. GOLENKO-GINZBURG, D. (1988) Controlled alternative activity networks for project management. Eur. J. Oper. Res., 37, 336–346;

  10. GOLENKO-GINZBURG, D. & GONIK, A. (1997) Stochastic network project scheduling with nonconsumable limited resources. Int. J. Prod. Econ., 48, 29–37;

  11. GOLENKO-GINZBURG, D. & GONIK, A. (1998) High performance heuristic algorithm for controlling stochastic network project. Int. J. Prod. Econ., 54, 235–245;

  12. STEYN, H. (2002) Project management applications of the theory of constraints beyond critical chain scheduling. Int. J. Proj. Mgmt., 20, 75–80;

  13. TAVERES, L. V. (2002) A review of the contribution of Operational Research to project management. Eur. J. Oper. Res., 136, 1–18;

  14. MEHROTRA, K., CHAI, J. & PILLUTLA, S. (1996) A study of approximating the moments of the job completion time PERT networks. J. Opns. Mgmt., 14, 277–289;

  15. NEUMANN & ZIMMERMANN (1999) Resource levelling for projects with schedule-dependent time windows. Eur. J. Oper. Res., 117, 591–605;

  16. NEWBOLD, R. C. (1998) Project Management in the Fast Lane: Applying the Theory of Constraints. Boca Raton, FL: St Lucie Press;

  17. OZDAMAR, L. & ULUSOY, G. (1994) A local constraint-based analysis approach to project scheduling under general resource constraints. Eur. J. Oper. Res., 79, 287–298;

  18. WILLIAMS, T. M. (1995) What are PERT estimates? J. Oper. Res. Soc., 46, 1498–1504.

Важно отметить, что западные журналы по управлению проектом Journal of Project Management и европейский International Journal of Project Management содержат совсем немного статей с математическими моделями и новыми методами. Такие статьи находятся в математических журналах в разделе Исследование Операций. Это произошло из-за серьезного размежевания математиков и экономистов в прошлом веке. Все сетевые модели были разработаны и решены математиками, но затем, задачи, которые они ставили перед собой, стали носить абстрактный характер и были оторваны от реальных проблем менеджмента. В результате большая часть статей, публикуемая математиками по данной теме не может быть применена для решения существующих задач. Безусловно, эти статьи полезны для будущих теорий, которые будут разрабатываться и разрабатываются сейчас, и которые позволят сделать математические методы еще более востребованными в управлении проектами.

Журналы:

  1. European Journal of Operational Research;

  2. International Journal of Project Management.
^

Интернет ресурсы

^

Итоговая оценка по учебной дисциплине складывается из следующих элементов:


  • зачет в устной форме (вес = 0,6);

  • домашнее задание: комплексный пример проекта, для которого необходимо построить сетевую модель, рассчитать для нее ранние и поздние сроки, распределить ресурсы, примерный объем – 22 часа. Результатом работы является календарный план проекта, критические пути и распределение ресурсов (вес = 0,3);

  • посещаемость (вес = 0,1).

^ Таблица соответствия оценок

по десятибалльной и пятибалльной системам.


По десятибалльной шкале

По пятибалльной шкале

1 – неудовлетворительно

2 – очень плохо

3 – плохо

незачёт - 2

4 – удовлетворительно

5 – весьма удовлетворительно

зачёт - 3

6 – хорошо

7 – очень хорошо

зачёт - 4

8 – почти отлично

9 – отлично

10 – блестяще

зачёт - 5
^

Содержание программы.

  1. Основы сетевого моделирования и теория графов.


Историческая справка. Линейные модели: диаграмма Гантта и циклограмма. Понятие сетевой модели и сетевого графика. Основные элементы сетевой модели: вершины, события, дуги, ребра и пути. Введение в теорию графов – раздел дискретной математики. Основные задачи и проблемы, решаемые теорией графов. Два основных способа изображения сетевых диаграмм: диаграмма «вершина-работа» и диаграмма «ребро-работа», области их применения, а также их достоинства и недостатки. Понятие фиктивной работы. Модифицированный вариант диаграммы предшествования. Методы построения диаграмм «ребро-работа» и «вершина-работа». Правила построения диаграмм «ребро-работа». Правила кодирования событий сетевого графика. Правило изображения стрелок. Упорядочение сетевых моделей. Метод логического зонирования по слоям. Понятие фронта работ. Матричный метод зонирования по слоям. Коэффициент сложности сетевого графика.

Основная литература:

  1. Глава 5, стр. 154-192. ГУУ. Управление проектом. Основы проектного управления: учебник/кол. авторов под ред. М.Л. Разу. – М.: КНОРУС, 2007;

  2. Раздел 5, пар. 5.6-5.8., стр. 136-158. Управление проектами. М. Троцкий, Б. Груча, К. Огонек – М.: Финансы и статистика, 2006.

Дополнительная литература:

  1. Глава 2, стр. 60-64. М. Ньюэлл. Управление проектами для профессионалов. Руководство по подготовке к сдаче сертификационного экзамена / пер. с англ. – М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2006 – 416 стр.
  1. ^

    Основные методы расчета сетевых моделей.


2.1. Метод критического пути (CPM).

Методы сетевого календарного планирования. История появления и развития СРМ. Ограничения, накладываемые на сетевую модель. Расчет ранних сроков начала и окончания работ. Расчет поздних сроков начала и окончания работ. Понятие критического пути. Понятия свободного и полного резерва пути и работы. Независимый резерв работы. Расчет свободных и полных резервов работ. Коэффициент напряженности работы. Табличный и секторные методы расчета аналитических параметров сетевой модели.

^ 2.2. Метод оценки и анализа программ (PERT).

Сетевые детерминированные модели с вероятностной оценкой работ. История появления метода PERT. Необходимые для применения метода PERT допущения. Функция распределения случайной величины и её особенности. Экспертные оценки продолжительности работ. Расчет математического ожидания и среднеквадратического отклонения продолжительности работ: стандартный и упрощенный методы. Проблемы получения и использования экспертных оценок. Средняя длина критического пути. Постановка и метод решения двух основных задач: нахождение вероятности того, что проект закончится в установленный срок; нахождение продолжительности проекта с заданной вероятностью. Проблемы применения метода PERT. Моделирование выполнения проекта методом Монте-Карло – трудности и анализ полученных данных.

^ 2.3. Методы оптимизации проекта по ресурсам (CPM-COST, PERT-COST).

Постановка задачи оптимизации проекта по времени и по ресурсам (материальным, трудовым и финансовым). Основные используемые методы оптимизации проекта по времени. Оптимизация проектов по времени и стоимости (PERT-COST, CPM-COST). Понятие градиента издержек. Допущения для использования с методом PERT. Общий алгоритм применения метода CPM-COST.

Основная литература:

  1. Глава 5,6,7, стр. 192-310. ГУУ. Управление проектом. Основы проектного управления: учебник/кол. авторов под ред. М.Л. Разу. – М.: КНОРУС, 2007;

  2. Раздел 5, пар. 5.9-5.12, стр. 158-209. Управление проектами. М. Троцкий, Б. Груча, К. Огонек – М.: Финансы и статистика, 2006.

Дополнительная литература:

  1. Глава 2, стр. 64-93. М. Ньюэлл. Управление проектами для профессионалов. Руководство по подготовке к сдаче сертификационного экзамена / пер. с англ. – М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2006 – 416 стр.;

  2. GOLDRATT, E. M. (1997) Critical Chain. Great Barrington, MA: The North River Press.;

  3. STEYN, H. (2002) Project management applications of the theory of constraints beyond critical chain scheduling. Int. J. Proj. Mgmt., 20, 75–80;

  4. MEHROTRA, K., CHAI, J. & PILLUTLA, S. (1996) A study of approximating the moments of the job completion time PERT networks. J. Opns. Mgmt., 14, 277–289;

  5. WILLIAMS, T. M. (1995) What are PERT estimates? J. Oper. Res. Soc., 46, 1498–1504.
  1. ^

    Обобщенные детерминированные сетевые модели (GNM).


3.1. Обобщенные связи между работами проекта.

Понятие обобщенной связи между работами проекта. Рассмотрение связей между границами работ: начало-начало, начало-окончание, окончание-начало, окончание-окончание с лагом, как частного случая обобщенной связи. Приведение обобщенной связи к связи типа окончание-начало с лагом. Моделирование зависимостей типа «не позднее», «не ранее», «в заданный интервал», «точно в срок». Использование петель и контуров в сетевой модели.

^ 3.2. Преобразование и расчет обобщенной сетевой модели.

Абсолютные ограничения на даты начала и окончания работ. Преобразование обобщенной модели к расчетной. Необходимое и достаточное условие непротиворечивости расчетной модели. Понятие прямых и обратных связей. Итерационный алгоритм расчета ранних и поздних сроков начала и окончания работ расчетной модели. Критический путь расчетной модели.

^ 3.3. Применение обобщенных моделей.

Агрегация работ проекта с использованием обобщенных связей. Построение сетевой модели проекта с использованием обобщенных связей. Уровни проектирования и контроля проекта с точки зрения сетевой модели.

Основная литература:

  1. Глава 8. стр. 179-197. Математические основы управления проектами: учебное пособие/кол. авторов под ред. В.Н. Буркова – М.: Высшая школа, 2005 – 423 стр.
  1. ^

    Оптимизация сетевых моделей по ресурсам.


4.1. Эвристические алгоритмы распределения ресурсов.

Задачи оптимизации проекта: постановка и примеры. Возобновляемые (ресурсы типа «мощность») и невозобновляемые (типа «материалы») ресурсы. Складируемые и нескладируемые ресурсы. Подходы к распределению ресурсов разных типов. Эвристические алгоритмы распределения ресурсов. Распределение ресурсов по степени критичности операций. Распределение ресурсов по минимальной продолжительности работы. Распределение ресурсов по минимальному позднему моменту окончания. Нахождение околооптимальных решений с помощью эвристических алгоритмов.

^ 4.2. Задача оптимального распределения ресурсов – частные случаи.

Линейная зависимость продолжительности работы от объема ресурсов. Зависимости интенсивности выполнения работы от объема ресурсов: линейная, степенная, выпуклая. Решение задачи оптимального распределения ресурсов для одной работы при использовании возобновлямых и невозобновляемых ресурсов. Задача оптимального распределения ресурсов по комплексу независимых работ для линейной и степенной зависимости интенсивности выполнения работы от объема ресурсов. Оптимизация графика финансирования мультипроекта. Минимизация продолжительности мультипроекта. Минимизация продолжительности комплекса работ.

^ 4.3. Задача оптимального распределения ресурсов в общем виде

Задача оптимального распределения ресурсов для сети ADM. Постановка задачи линейного программирования в случае линейной зависимости скорости выполнения работы от ресурсов с использованием частных случаев решения таких задач. Дискретный случай. Алгоритмические проблемы нахождения оптимального решения для задач оптимального распределения ресурсов.

Основная литература:

  1. Глава 12-14. стр. 247-294. Математические основы управления проектами: учебное пособие/кол. авторов под ред. В.Н. Буркова – М.: Высшая школа, 2005;

  2. Глава 7, стр. 301-316. ГУУ. Управление проектом. Основы проектного управления: учебник/кол. авторов под ред. М.Л. Разу. – М.: КНОРУС, 2007;

  3. Раздел 5, пар. 5.14-5.15, стр. 237-255. Управление проектами. М. Троцкий, Б. Груча, К. Огонек – М.: Финансы и статистика, 2006.

Дополнительная литература:

  1. Глава 17. стр. 312-341. Математические основы управления проектами: учебное пособие/кол. авторов под ред. В.Н. Буркова – М.: Высшая школа, 2005;

  2. М. Интрилигатор. Математические методы оптимизации и экономическая теория. – М.: Прогресс, 1975;

  3. KOLISCH, R. & HARTMANN, S. (1999) Heuristic algorithms for the resource-constrained project scheduling problem: classification and computational analysis. Project Scheduling—Recent Models, Algorithms and Applications. (J. Weglarz, ed.). Boston: Kluwer Academic Publishers, pp. 147–178;

  4. NEUMANN & ZIMMERMANN (1999) Resource levelling for projects with schedule-dependent time windows. Eur. J. Oper. Res., 117, 591–605;

  5. NEWBOLD, R. C. (1998) Project Management in the Fast Lane: Applying the Theory of Constraints. Boca Raton, FL: St Lucie Press;

  6. OZDAMAR, L. & ULUSOY, G. (1994) A local constraint-based analysis approach to project scheduling under general resource constraints. Eur. J. Oper. Res., 79, 287–298.
  1. ^

    Применение стохастических (альтернативных) сетей (GAN, GERT)


Общее определение и проблематика стохастических сетей. Области применения стохастических сетей. Возникновение сети GAN. Классификация событий альтернативной сети. События, имеющие на входе операции логического «И», «ИЛИ» и «Исключающего ИЛИ». События, имеющие на выходе операции логического «И» и «ИЛИ». Построение альтернативной сети ADM для проекта. Вероятности выполнения работ и логическая корректность построенной сети. Сеть GERT. Использование и назначение петель и контуров. Правила преобразования отдельных участков сети к более простой сети. Редуцирование петель и контуров в сети GERT. Сведение исходной сети к простейшей. Интерпретация полученных результатов. Метод GERTS моделирования сети.

Основная литература:

  1. Раздел 5, пар. 5.13, стр. 210-236. Управление проектами. М. Троцкий, Б. Груча, К. Огонек – М.: Финансы и статистика, 2006.

Дополнительная литература:

  1. GOLENKO-GINZBURG, D. (1988) Controlled alternative activity networks for project management. Eur. J. Oper. Res., 37, 336–346;

  2. GOLENKO-GINZBURG, D. & GONIK, A. (1997) Stochastic network project scheduling with nonconsumable limited resources. Int. J. Prod. Econ., 48, 29–37;

  3. GOLENKO-GINZBURG, D. & GONIK, A. (1998) High performance heuristic algorithm for controlling stochastic network project. Int. J. Prod. Econ., 54, 235–245.
^

План семинарских занятий.


Предполагается, что половина семинарских занятий проходят в компьютерном классе. В компьютерном классе используются пакеты Microsoft Excel, Microsoft Project, а также программы-надстройки для решения задач линейного программирования и симуляции методом Монте-Карло.
^

1. Основы сетевого моделирования и теории графов.


Построение сетевой модели «ребро-работа» (ADM). Трансформация сетевой модели ADM в сетевую модель PDM. Применение для полученной модели метода зонирования по слоям. Выделение фронта работ. Решение задач, используемых на экзамене PMI по получению звания профессионала в области управления проектами (PMP).
^

2. Основные методы расчета сетевых моделей.


2.1. Метод критического пути (CPM).

Расчет расписания сетевой модели методом критического пути: матричный и секторный методы. Расчет полного, свободного и независимого резерва для работ сетевой модели. Расчет коэффициента напряженности работ. Решение задач, используемых на экзамене PMI по получению звания профессионала в области управления проектами (PMP).

^ 2.2. Метод оценки и анализа программ (PERT).

Расчет сетевой модели методом PERT с использованием экспертных оценок. Определение вероятности завершения проекта к установленному сроку. Определение минимального срока в который завершится проект с заданной вероятностью. Использование программного продукта Microsoft Project 2003 (MSP) для построения сети PERT. Анализ и расчет сети в MSP.

^ 2.3. Методы оптимизации проекта по ресурсам (CPM-COST, PERT-COST).

Применение Microsoft Project для оптимизации проекта по времени, стоимости и ресурсам. Выравнивание ресурсов в MSP. Использование типов работ MSP при оптимизации проекта.
^

3. Обобщенные детерминированные сетевые модели (GNM).


Моделирование различных организационно-технологических ограничений с помощью обобщенных связей и приведение их к типу «окончание-начало» с некоторым лагом. Расчет обобщенной сетевой модели на конкретном примере, демонстрирующем причину нескольких итераций вычисления ранних и поздних сроков. Агрегирование исходной организационно-технологической модели для некоторого уровня управления.
^

4. Оптимизация сетевых моделей по ресурсам.


4.1. Эвристические алгоритмы распределения ресурсов.

Применение эвристических алгоритмов распределения ресурсов, анализ их достоинств и недостатков. Контрпримеры, демонстрирующие неоптимальность полученных решений.

^ 4.2. Задача оптимального распределения ресурсов – частные случаи.

Примеры решения задач нахождения минимальной продолжительности проекта и соответствующего оптимального распределения ресурсов для одной работы в случаях: использования ресурсов типа «мощность» и типа «материалы», а также в случаях линейной, степенной и выпуклой связи между интенсивностью выполнения работы и количеством затрачиваемых ресурсов. Аналогичные примеры в случае комплекса независимых работ.

^ 4.3. Задача оптимального распределения ресурсов в общем виде.

Постановка и решение с помощью компьютера (с использованием симплекс-метода) задачи линейного программирования по оптимальному распределению ограниченных ресурсов типа «мощность», соответствующих минимальной продолжительности проекта.
^

5. Применение стохастических (альтернативных) сетей (GAN, GERT).


Построение и редуцирование альтернативной сети для научно-исследовательского проекта. Расчет средней продолжительности проекта.
^

Темы домашнего задания


  1. Построение ADM модели проекта на основе PDM модели и наоборот

  2. Агрегирование сетевой модели и приведение связей к стандартному виду FS+лаг

  3. Построение и расчет расписания обобщенной сетевой модели по словесному описанию работ проекта

  4. Построение и расчет продолжительности модели GERT по словесному описанию проекта

  5. Минимизация продолжительности проекта при заданных ограничениях на ресурсы



^

Вопросы к зачёту


  1. В чем отличие сетевых графиков «дуга-работа» и «вершина-работа»?

  2. Какие существуют правила при построении графика сетевой модели?

  3. Что такое фронт работ?

  4. В чем заключается метод критического пути? При каких ограничениях на сетевую модель применяется данный метод?

  5. В чем заключается метод PERT? Опишите достоинства и недостатки этого метода.

  6. В чем заключается метод PERT-COST, CPM-COST?

  7. В чем заключается метод Монте-Карло? Трудности применения данного метода?

  8. Что такое обобщенная связь? Частные случаи обобщенной связи.

  9. Как привести обобщенную связь к связи типа «окончание-начало» с некоторым лагом?

  10. Что подразумевают под оптимизацией проекта?

  11. Какие эвристические алгоритмы оптимизации вы знаете?

  12. Какие точные методы оптимизации вы знаете?

  13. Особенности оптимизации проекта по стоимости.

  14. Особенности оптимизации проекта по времени.

  15. Минимизация упущенной выгоды.

  16. Что такое стохастическая сеть?

  17. Опишите сеть GERT и GERTS.



Автор программы: / Царьков И.Н. /







Скачать 156,04 Kb.
оставить комментарий
Царьков
Дата29.09.2011
Размер156,04 Kb.
ТипПрограмма дисциплины, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

наверх