用最小机动时间规避决策风险提高时间费用效率子系统技术方案

一种用最小机动时间规避决策风险提高时间费用效率的方法，如摘要附图所示，它选用十字链表作为网络图的数据结构，选用数组、结构和单链表作为求解次关键路线和次次关键路线的路长以及显示所有次关键路线和次次关键路线的数据结构，次关键路线模型为ｓｌ＝ｓｕ＋ｕｖ＋ｖｅ，次次关键路线模型为ｓｓ＝ｓｍ＋ｍｎ＋ｎｅ，它不仅为我们的工期压缩提供了有力的保障，同时也为资源配置提供了重要的参考依据。总之，本软件弥补了项目管理软件的不足，使之回避决策风险的能力更强，效率更高，操作更简单。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及项目管理软件中的进度控制与资源配置。
技术介绍
自1957年美国杜邦化学公司开发出“关键路线法”即CPM技术后，到目前没有一个国家不用该技术，没有一个地区不用该技术。欧洲许多国家的经济立法都明确规定一百万美元以上的工程都必须用“关键路线法”做计划，才给予审批。美国的阿波罗登月就是应用改进的“关键路线法”进行计划和控制才取得了成功，目前国际上公认“关键路线法”是20世纪现代计划管理最伟大的成就。 目前国际上最热门的项目管理，就是在“关键路线法”的基础上进一步发展起来的，因此“关键路线法”是项目管理尤其是项目时间管理的主要手段。 “关键路线法”之所以这样广泛应用，最主要的是它可以找出关键路线和关键工序，从而为决策者和管理者找出工作的主要矛盾环节，这是人类历史上第一次能够用科学的手段找出工作的主要矛盾！所以它大大地提高了计划工作的科学性，使计划管理提高到一个崭新的高度。 但是“关键路线法”也还存在很大的不足，这些不足半个世纪来一直没有能够解决。“关键路线法”最大的优点是能方便地找出关键路线，从而找出工程的主要矛盾环节。但是对那些次关键路线和次次关键路线“关键路线法”不能解决！而次关键工序，次次关键工序有时也会起到非常关键的作用。例如关键路线为1000天，而次关键路线是999天，而次次关键路线是998天，它们如此接近，使得次关键路线和次次关键路线很容易变成新关键路线，使得次关键工序和次次关键工序成为新的主要矛盾。因此作为一个高明的决策者和管理者，在主要关注关键工序的同时也必须充分地关注次关键工序甚至次次关键工序。例如在资源的分配上，就要首先保证关键工序的同时也要充分地满足次关键工序和次次关键工序。当然，如果关键路线为1000天，而次关键路线是950天，次次关键路线是900天，则我们可以不用过多地关注次关键工序和次次关键工序，主要重点集中在关键工序上就可以了。因此就产生了下面两个问题 (1)如何用简单方法判断关键路线与次关键路线、次次关键路线的路长之差？差很小时，则求出次关键路线和次次关键路线，差较大时，则只需关键路线即可。 (2)如何用简单方法求出次关键路线和次次关键路线？ 到目前为止，求次关键路线法极其复杂，因而人们极少使用，目前也没有实用方法，尤其是次次关键路线，目前国际上还不能求出来。 我们经过多年研究，发现了如下规律 (1)次关键路线一定经过机动时间最小的工序，且它与关键路线路长之差等于最小机动时间数。 (2)次次关键路线一定经过机动时间次小的工序，且它与关键路线的路长之差恰恰等于次小的机动时间数。 利用最小机动时间和次小机动时间，我们很容易判断关键路线与次关键路线、次次关键路线的路长之差，我们还利用上面的规律性研究出了求次关键路线和次次关键路线的简单实用的方法，该方法都以最小机动时间工序和次小机动时间工序为基础，利用最大最早结束时间求出前半段路线，再利用最小最迟开始时间求出后半段路线，这些通过本专利软件已体现出来。 所以本软件最大特点是能够判断次关键工序和次次关键工序的重要程度，从而确定是否有必要把次关键路线和次次关键路线找出来；如果需要，则用自己独特的简单方法把所有的次关键路线和所有的次次关键路线找出来，为决策者人力的安排、资源的调配和工作重点的确定等决策提供科学的依据。这样就可以使我们采用有针对性的措施，确实保证次关键工序和次次关键工序不再演变成新关键工序，从而规避了潜在的风险。 目前国内外所有的项目管理软件都毫无例外地采用“关键路线法”(即CPM)原理作为编程的依据，因而它们都具备“关键路线法”的最大优点能够找出计划的主要矛盾环节即关键工序。但也同时具有“关键路线法”的最大不足即不能判断次关键路线和次次关键路线的重要程度，从而不能采取措施回避次关键工序甚至次次关键工序转化为新关键工序的风险。 本软件不但能判断次关键工序和次次关键工序的重要程度，从而提供回避风险的依据，同时在时间费用优化中还可以提高工作效率。当我们求“最佳工期”时，在“最低成本压缩工期”时，我们都会碰到一个核心问题求最大有效压缩量的问题，目前该问题一直没能解决，因此国际上都采用试探法，每试探一次，就需把网络时间参数重新计算一次，计算量很大，计算时间也更长。本软件利用发现的最小机动时间的规律，推出最大有效压缩量，就是关键路线与次关键路线的路长之差，由以上规律可知，最大有效压缩量就是最小机动时间数，由此开发的软件计算时间更少，功能更强。 总之，本软件弥补了项目管理软件的不足，使之回避决策风险的能力更强，效率更高，操作更简单。
技术实现思路
为了克服目前项目管理软件不能显示所有的次关键路线和次次关键路线的弊端，为了回避决策风险，本专利技术能计算出次关键路线和次次关键路线的路长并把网络图中的所有次关键路线和次次关键路线都能显示出来。次关键路线和次次关键路线的路长计算以及次关键路线和次次关键路线网络的显示，不仅为我们的工期压缩提供了有力的保障，同时也为资源配置提供了重要的参考依据，有效地规避了潜在的风险。 本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是选用十字链表作为网络图的数据结构，选用数组、结构和单链表作为求解次关键路线和次次关键路线的路长以及显示所有次关键路线和次次关键路线的数据结构。 次关键路线的算法是所有的次关键路线必定经过机动时间最小的工序，假设uv为机动时间最小的工序，则su为前半段路线，即网络图的源点到u之间的最长路线；ve为后半段路线，即网络图的汇点到v之间的最长路线。那么，次关键路线的模型为sl＝su+uv+ve。前半段路线和后半段路线的算法如下所示 前半段路线su的求法 在节点u的紧前工序中找最早结束时间最大的工序，设为k-u；在节点k的紧前工序中找最早结束时间最大的工序，设为r-k；再对r重复以上过程，直到源点a为止，则a→… →r→k→u即是su。 后半段路线ve的求法 在节点v的紧后工序中找最迟开始时间最小的工序，设为v-w；在节点w的紧后工序中找最迟开始结束时间最小的工序，设为w-x；再对x重复以上过程，直到汇点z为止，则v→w→x→…→z即是ve。 次次关键路线的算法是所有的次次关键路线必定经过机动时间次小的工序，假设mn为机动时间次小的工序，则sm为前半段路线，即网络图的源点到m之间的最长路线；ne为后半段路线，即网络图的汇点到n之间的最长路线。那么，次次关键路线的模型为ss＝sm+mn+ne。sm和su的算法一样的，ne和ve的算法是一样的，在此就不再赘述。 下面是编程要用到的数据结构 1.网络图的十字链表数据类型定义 typedef struct ArcBox{int period；//period代表工期struct ArcBox *hlink，*tlink；AnsiString name，tailvexname，headvexname，es，ls；//es代表 工序的最早开始时间，ls代表工序的最迟开始时间，tailvexname代表 该工序的尾节点的名称，headvexname代表该工序的头节点的名称，name 代表该工序的名称 }ArcBox；//工序结点 typedef struct VexNode{ AnsiS本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用最小机动时间规避决策风险提高时间费用效率的方法，包括：（１）用于工期压缩的步骤；（２）用于对网络图进行资源配置的步骤；其特征是所述最小机动时间规避决策风险提高时间费用效率的方法还包括：（１）在工期压缩的步骤中，每次的有效压缩量都是根据主关键路线和次关键路线的路长之差来控制的，在该步骤中使用了次关键路线的路长计算模型ｓｌ＝ｓｕ＋ｕｖ＋ｖｅ；（２）在对网络图进行资源配置的过程中，根据实际情况要优先配置次关键路线和次次关键路线网络上的资源，具体说就是当主关键路线和次关键路线、次次关键路线的路长之差很小时，在资源配置时要尽量照顾次关键路线和次次关键路线网络上的工序。在该步骤中使用了次关键路线的路长计算模型ｓｌ＝ｓｕ＋ｕｖ＋ｖｅ，次次关键路线的路长计算模型ｓｓ＝ｓｍ＋ｍｎ＋ｎｅ。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：乞建勋，周远成，李星梅，
申请(专利权)人：周远成，乞建勋，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]