Relative Wirksamkeit heuristischer Regeln/Abschlussarbeit-Projekt-Hausaufgaben Unterstützung

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Das in diesem Beispiel gezeigte Verfahren stellt einen potenziell leistungsfähigen allgemeinen Ansatz für eine breite Klasse von Programmierproblemen dar. Das Verfahren kann auf mehrere Projektprobleme und ein Projekt angewendet werden. Für Fälle mit mehreren Projekten sind für jedes Projekt Start- und Enddaten des Projekts erforderlich.

Diese Informationen werden verwendet, um die Gesamtaktivitätshäufigkeit (Floating) oder äquivalente späte Startzeiten zu berechnen, um die Reihenfolge bestimmen zu können, in der verschiedene Aktivitäten für die Planung berücksichtigt werden. Es sollte auch betont werden, dass die Anzahl der berücksichtigten Ressourcen nicht auf dieses Verfahren beschränkt ist, sondern nur durch die Kapazität des verwendeten Informationsverarbeitungssystems. Der grundlegende Ansatz, der durch dieses einfache Beispiel veranschaulicht wird, ist tatsächlich, wie die meisten intuitiv basierten Programmiersysteme mit eingeschränkten Ressourcen funktionieren, einschließlich einiger großer kommerziell erhältlicher Computerprogramme.

Die hier beschriebenen grundlegenden Schritte sind jedoch häufig erheblich verschönert, um eine realistischere Simulation der verschiedenen Variationen zu ermöglichen, die bei der tatsächlichen planmäßigen Umsetzung der Projektaktivitäten verfolgt werden. Einige Beispiele für diese Dekorationen werden später gegeben.

Relative Wirksamkeit heuristischer Regeln

Wenn zur Aufzählung der Aktivitäten im OSS eine andere heuristische Methode als der minimale Durchhang verwendet wird, wurde möglicherweise ein anderes Programm für das Beispielnetzwerk erstellt. Die Heuristik mit minimaler Häufigkeit wurde hier verwendet, da festgestellt wurde, dass sie in vielen Studien im Allgemeinen die besten Ergebnisse liefert. Beispielsweise zeigte eine Studie von 1975, in der die in Tabelle 7-1 gezeigten 8 Regeln verglichen wurden, dass die Regel für den minimalen Durchhang im Allgemeinen die anderen 7 Regeln übertraf, wie in Abbildung 7-14 gezeigt.

Diese Ergebnisse basierten auf einem Beispiel kleiner (dh 27 Effizienz-) Multi-Source-Probleme, für die die optimale Lösung hinsichtlich der minimalen Programmdauer berechnet werden konnte. Eine andere Studie realer Anwendungen für größere Netzwerke mit einer Größe von bis zu 180 Aktivitäten ergab, dass die Heuristiken für späten Start (entspricht minimalem Durchhang) oder spätes Ende sowohl für parallele als auch für serielle Zuweisungsverfahren am effektivsten sind.

Diese Studie kam jedoch auch zu dem Schluss, dass die Wahl des Zuweisungsverfahrens (d. H. Parallel oder seriell) in einigen Fällen wichtiger ist als die zeitliche heuristische Wahl.

Während einzelne Studien wie die beiden oben genannten die insgesamt beste Wirksamkeit einer bestimmten Heuristik oder eines bestimmten Heuristiktyps gezeigt haben, liefert die Heuristik einer solchen Studie oder einer Kombination von Heuristiken bei jedem Problem immer die besten Ergebnisse.

Dies ist vielleicht der größte Nachteil der Heuristik: Regeln, die bei einem Problem gut funktionieren, können bei einem anderen Problem schlecht funktionieren und umgekehrt. In der Praxis kann selbst bei komplexeren Verfahren nicht im Voraus genau garantiert werden, dass eine bestimmte heuristische Methode oder Kombination von Heuristiken die besten Ergebnisse für ein bestimmtes Problem liefert.

Tabelle 7-1. Einige heuristische Methoden, die in der eingeschränkten Ressourcenplanung verwendet werden.

Minimale Aktivitätsfülle

-Zunächst plant er die Aktivitäten mit der niedrigsten Aktivitätsrezessionszeit (Gesamtschwimmen).
-Minimale späte Endzeit
-Zunächst werden diese Aktivitäten mit den frühesten Werten der späten Endzeit geplant.
-Ressourcenplanungsmethode
-Der Prioritätsindex wird basierend auf dem paarweisen Vergleich der frühen Ziel- und späten Startzeiten des Ereignisses berechnet. Es priorisiert Aktivitäten ungefähr in der spät aufsteigenden Reihenfolge.
-Endzeit.
-Größter Ressourcenbedarf
-Es plant Aktivitäten mit dem höchsten Ressourcenbedarf, um potenzielle Engpassaktivitäten abzuschließen.
-Größte Ressourcennutzung
-Diese Gruppe von Aktivitäten hat Vorrang, was zu der minimalen Anzahl nicht genutzter Ressourcen in jedem ——————-Zeitplanintervall führt.
-Es enthält den ganzzahligen linearen Programmierlogarithmus.
-Kürzeste bevorstehende Operationen
-Erstens plant er kurzfristige Aktivitäten, um die größte Anzahl von Aktivitäten in der angegebenen Zeitspanne abzuschließen.
-Die meisten möglichen Jobs
-Es gibt der größtmöglichen Arbeitsgruppe Vorrang, die in einem Intervall programmiert werden kann. Enthält ein ganzzahliges lineares Programm.
-Zufällige Aktivitätsauswahl
-Zufällig ausgewählte Noten erhalten Vorrang, vorbehaltlich der Ressourcenverfügbarkeitsbeschränkungen.

Trotz dieses Nachteils werden heuristische Verfahren in der Praxis sehr häufig eingesetzt. Programme, die mit diesen Verfahren erstellt werden, sind theoretisch möglicherweise nicht die besten, aber sie sind im Allgemeinen gut genug, um für Planungszwecke verwendet zu werden, da die mit Aktivitätszeiten und Ressourcenbeschränkungen und -anforderungen typischerweise verbundenen Unsicherheiten bestehen.

Darüber hinaus wurden einige sehr leistungsfähige computergestützte Lösungsverfahren entwickelt, die verschiedene erfinderische Heuristiken enthalten, mit denen Zeitpläne für große, komplexe Projekte unter verschiedenen spezifischen Annahmen wie Jobaufteilung, „Absturz“ erstellt werden. funktioniert durch Ändern der Ressourcenanwendungsrate und so weiter.

Allgemeine Informationen zu solchen im Handel erhältlichen Computerprogrammen finden Sie in Kapitel 11. Viele andere solche Programme wurden von einzelnen Unternehmen für den privaten Gebrauch entwickelt. Details dieser Ansätze stehen im Allgemeinen nicht zur Veröffentlichung zur Verfügung. Ein Programm, das diese umfassende Klasse heuristischer Verfahren darstellt, die in der offenen Literatur beschrieben sind, wird nachstehend kurz beschrieben.

Wiests SPAR-1-Modell

Eines der umfassenderen heuristischen Planungsverfahren, das von einem unabhängigen Forscher entwickelt wurde, heißt SPAR-I (Programmierprogramm für die Ressourcenzuweisung). Es diente als Modell für viele nachfolgende Verfahren, die Mitte der 1960er Jahre von J.D.Wiethath entwickelt wurden. Das Flussdiagramm des Prozesses ist in Abbildung 7-15 dargestellt.

Das SPAR-1-Modell ähnelt dem zuvor in Abbildung 7-11 gezeigten grundlegenden Verfahren, da ein paralleler Programmieransatz verfolgt wird und die Aktivitäten für die Planung in der Reihenfolge des vollständigen Durchhangs innerhalb jedes Zeitraums sequenziert werden. Das SPAR-1-Modell enthält jedoch eine Reihe nützlicher Dekorationen, wie in der folgenden Beschreibung zu sehen sein wird.

Ein ungewöhnliches Merkmal, das aus dem Flussdiagramm nicht ersichtlich ist, ist ein wahrscheinlichkeitsbasiertes Auswahlverfahren, um anhand der Liste der Jobs, die in jedem Zeitraum für die Programmierung verfügbar sind, zu bestimmen, ob ein Job tatsächlich geplant ist. Nach diesem Ansatz wird das Ergebnis in der Liste nicht automatisch für die Auftragsplanung ausgewählt, sondern mit einer Wahrscheinlichkeit von weniger als 100%. Jobs, die nicht oben in der Liste ausgewählt sind, werden an den Ende der Liste verschoben.

Schließlich werden alle Jobs auf der Liste geplant, aber die zeitliche Reihenfolge ändert sich zufällig, und daher ändert sich der Projektzeitplan entsprechend der aufeinanderfolgenden Ausführung des Modells, selbst wenn die Eingaben genau gleich sind. Mit dieser Funktion können verschiedene Programme erstellt und die besten anhand bestimmter Kriterien ausgewählt werden.

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