Wykorzystanie zmiennych kontrolnych do wyznaczania charakterystyk probabilistycznych w sieciach PERT

• Autorzy: Milian Z.

Warianty tytułu

EN

Using of control variates for determining the probability distribution in a stochastic PERT network

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem pracy jest prezentacja techniki radykalnie poprawiającej efektywność symulacji w sieciach PERT. Technika ta polega na wykorzystaniu rozwiązań analitycznych dla podsieci do konstrukcji estymatorów w większej sieci, której charakterystykę probabilistyczną chcemy poznać. W pracy przedstawione zostały podstawy teoretyczne metody oraz wyniki eksperymentów symulacyjnych z wykorzystaniem pakietu MatLab.

EN

This paper presents simulation procedure for efficiently obtaining estimates of the distribution function in acyclic networks whose activity time are random variable. This approach results in less sampling rort and less associated variance then a straightforward simulation approach. Application areas include ERT network planning and risk analysis.

Słowa kluczowe

PL

zmienne kontrolne; sieci PERT

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Instytutu Budownictwa Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
• Rocznik: 2008
• Tom: Vol. 91, nr 20
• Strony: 269--277
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz.

Twórcy

autor

Milian Z.

• Politechnika Krakowska, 31-155 Kraków, ul. Warszawska 24

Bibliografia

• [1] BURT J.M. Jr., GARMAN M.B., Conditional Monte Carlo: A Simulation Technique for Stochastic Network Analysis, Management Science, Vol. 18, 1971, 207-217.
• [2] DODIN B.M., Approximating the Distribution Functions in Stochastic Networks, Computers and Operations Research, Vol. 12, No. 3, 1985b, 251-264.
• [3] MILIAN Z., Szacowanie buforów czasu w metodzie CCPM. Konferencja Naukowa. Zarządzanie Procesami Inwestycyjnymi w Budownictwie, Kraków, 13-15 maja 2004 r.
• [4] MILIAN Z., Metody określania rozkładu czasu realizacji przedsięwziąć budowlanych w acyklicznych sieciach stochastycznych, Mon. 327, Politechnika Krakowska, 2006 r.
• [5] MILIAN Z., A recursive method for computing the exact probability distribution of the project completion time in a stochastic PERT network (w druku).
• [6] SIGAL CE., PRITSKER A.A.B., SOLBERG J.J., The Stochastic Shortest Route Problem, Operations Research, Vol. 28, No. 5, Sept.-Oct. 1980, 1122-1129.
• [7] Van SLYKE, R.M., Monte Carlo Methods and the PERT Problem, Operations Research, Vol. 11, 1963, 839-860.