基于PERT网络模型,以网络活动为基础,对所有活动进行风险因素识别,并考虑其风险因素的时空变化性及其施工性质,对风险因素进行概率分布量化及活动影响权重量化;然后,依据量化结果,进行网络时间参数计算、Monte Carlo Simulation(MCS)模拟分析,得到项目完工工期的概率分布;最后,依据项目影响性计算原则,对各风险因素进行动态风险分析,得出各风险因素的影响指数曲线,达到进度动态风险分析的目的。
针对限定风险的工程,对网络时间参数PERT(Program Evaluation and Review Technique)进行改进,用蒙特卡罗仿真MCS(Monte Carlo Simulation)进行仿真得出项目工期分布曲线,用微粒群算法进行资源优化,建立资源优化模型,并进行实例分析。结果表明,可以在施工进度风险得到合理控制的范围内,资源均衡趋近于更优化。
PERT网络计划技术及Monte Carlo Simulation(MCS)求解PERT网络计划方法在工程项目的进度计划与控制中虽已广泛应用,但仍存在着不足。本文基于PERT网络分布的假设,阐述了常规三时估计方法的不足,并提出了相应解决对策,并采用限定概率三时估计法及拟合方差最小模型,分别对常规三时估计方法及常规!分布函数参数确定方法进行了改进。实例证实,限定概率三时估计法能统一网络活动时间估计标准,提高估计精度;拟合方差最小模型能提高分布函数确定精度。
