关键链技术在信息系统开发项目进度管理中的应(4)_信息系统工程杂志社投稿

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关键链技术在信息系统开发项目进度管理中的应(4)

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任务都已达到计划要求的质量标准且无质量问题。2.2 模型构造本文结合约束理论和PERT三点时间估计法，采用优化的间接估计法来完成工期估算，核心是去除过多安全时间，以50%的完成概率来估计每个任务工期。根据PERT理论，对每项任务预先估算出最乐观时间To、最可能时间Tm和最悲观时间Tp。这三个时间服从三角分布，概率密度函数和累计分布函数分别如式（1）和式（2）。其中a为下限即最乐观时间，c为众数即最可能时间，b为上限即最悲观时间。根据CPM关键路径法的介绍，在完成任务工时估算并确定各项工序前后逻辑约束的基础上，我们利用正推法和逆推法来确定各个任务四个重要时间参数：最早开始时间ESi、最早结束时间EFi、最晚开始时间LSi、最晚完成时间LFi，进而计算得出各条路径的浮动时间TFi，选择浮动时间为0的路径即为关键路径。以关键路径为基础，对有资源冲突的工序优化采用最多策略的是资源有限网络计划的启发式方法。考虑到信息系统项目在推进过程中主要约束来源与各类开发人员，因此在利用平行启发式算法进行任务排序过程中，选用“最大资源需要量（MaxR）”优先准则。缓冲区大小的设定是关键链结束的核心所在，它在对不确定因素的有效对冲方面发挥着重要作用。本文在两种经典方法Goldratt的剪切/粘贴法和根方差法的基础上，通过引入影响因子Δμi来改进根方差法，具体计算时影响因子αi根据当前任务的复杂度和资源约束情况而变动。改进后的缓冲区计算公式如下：其中任务复杂度用下式来表示：资源紧张程度如下式：缓冲区的管理是关键链技术中最后一项关键任务。具体即在进行进度监控时，依据两个参考指标来判断是否采取相关措施来保证项目进度，即项目缓冲区消耗率和关键链路任务完成率。3 实证分析3.1 模型应用Y公司原有一套基于C/S结构的销售管理信息系统，对各项数据的收集、分析、共享等仍然靠手工操作。相关各类单据没有统一的标准格式，整理花费时间量大，效率底下。因此Y公司决定在升级原有系统的基础上，重新规划设计一套新的销售管理平台，并在一年内实现新老平台平稳过渡。实施过程中，该系统开发项目所涉及的具体工作任务工期由项目经理和Y公司信息科技部相关负责人结合调研情况和项目最晚上线时间共同估算得出，各工序前后逻辑关系由项目团队分析得出，具体表1所示：表1 初始任务工期表?在完成每个任务的三个估算时间后，令任务工时累计分布函数F（x）=0.5，求出50%完工概率下的任务工期xi作为期望工期Te，即：我们首先利用正推法从第一项任务开始，依次计算出每个任务的最早开始时间ES和最晚结束时间EF，之后逆序从最后一项任务开始，采用逆推法计算出每个工作任务的最晚开始时间LS和最晚结束时间LF，根据LF和EF的差值就可以计算出任务浮动时间TF。具体如表2。我们可以直观得出：关键路径为 A→B→C→D→F→I→J→L→M→N→O；项目总工期为8+17+9+20+19+24+37+18+14+8+4=178（D），约为 26 周。首先计算各任务的安全时间Δti（95%完工概率工期与50%完工概率工期差值），其次计算各任务的复杂度αi和资源紧张度βi并得出影响因子Δμi最后根据计算结果在关键链后设置项目缓存PB，在两个非关键链之后分别设定汇入缓冲FB1和FB2。添加完项目缓冲和汇入缓冲后，依然需要重新计算项目各任务的时间参数。设定项目缓冲和汇入缓冲后的项目排程如下，关键链更新为 A→B→C→D→F→I→FB1Lag→J→L→M→N→O。表2 任务工期表?图1 项目排程图3.2 蒙特卡洛仿真分析蒙特卡洛仿真是通过随机数值模拟的方法，以大量随机事件出现的频率估计其概率，或者以抽样的数字特征估算随机变量的数字特征，并将其作为问题的解。我们可以在计算机上使用R语言编程完成整个仿真建模、计算统计以及数据可视化过程。具体的模拟仿真步骤如下：（1）确定随机变量的概率分布类型此处随机变量即为项目中的各个工序，概率分布类型为三角分布。（2）产生已知分布的随机序列根据三角分布的累计分布函数，我们可以推导出任务的工期计算公式：由此，Ri即为我们需要生成的随机数序列，具体是利用R语言runi（f）函数产生（0,1）区间上的均匀分布随机数作为完工概率，进而生成每个任务工期的随机序列。（3）工期求和将第二步随机产生的各个任务工期分别累计求和，即为随机生成的关键链总工期、非关键链总工期。（4）确定总工期的概率分布模型利用R语言，重复循环n次第二步和第三步操作，产生大量的试验随机变量，即足够多的关键链和非关键链总工期随机序列，依据强大数定律，循环次数越多则试验数据越接近实际值（频率趋近于概率）。根据如上所述的仿真建模思路，设定n=，即重复试验次，分别生成关键链总工期和非关键链总工期各1据。我们可以发现项目总工期的概率分布是呈正态分布形状，因此根