Activity Duration Estimating technique - PERT

本文介绍了PERT方法,这是一种在项目管理中用于不确定条件下估算活动完成时间的技术。该方法采用乐观、最可能及悲观三种估算来计算每项活动的期望时间和标准差。
在画出项目活动网络图,准备寻找关键路径之前,必须先将每个在活动用时(Duration)进行估算,PMBOK 中提到的几种估算方法(PMBOK 2004 3rd P141-P142)中有一种叫做Three-Point Estimates,这其实就是PERT方法 - Program Evaluation and Review Technique. 这一方法最早产生于美国海军在研发 Polaris系统时。当时人们想出这种方法是因为这是一项从来没有做过的事情,没有任何数据来估算项目的时间。由此可见PERT适用于不确定条件下的时间估算。

PERT assumes a beta probability distribution (beta分布) for the time estimates. For a beta distribution, the expected time for each activity can be approximated using the following weighted average:

Expected time (期望) = ( Optimistic + 4 x Most likely + Pessimistic ) / 6

This expected time may be displayed on the network diagram.

To calculate the variance for each activity completion time, if three standard deviation times were selected for the optimistic and pessimistic times, then there are six standard deviations between them, so the variance is given by:

[ ( Pessimistic - Optimistic ) / 6 ]2

SD(标准差) = ( Pessimistic - Optimistic ) / 6

(from http://www.netmba.com/operations/project/pert/)
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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