Реализация численных методов оценки вероятностно-временных характеристик множества работ в виде комплекса проблемно-ориентированных программ

Объектом исследования в статье является проект, представляющий множество последовательно-параллельных работ со случайной длительностью. Особенностью исследуемого класса проектов является зависимость времени выполнения любой работы от закрепленного за ней исполнителя. Целью является оценка вероятностно-временных характеристик проекта, к которым относится, в первую очередь, длительность обслуживания. В связи со стохастическим характером длительностей работ данная характеристика будет носить случайный характер. Исходя из этого, в первую очередь, требуется оценить математическое ожидание исследуемой случайной величины. Кроме того, интерес представляют дисперсия случайной величины, ее закон распределения и возможность оценить вероятность завершения проекта в заданном временном промежутке (т. е. вероятность попадания исследуемой случайной величины в заданный временной интервал). Для реализации данной цели в статье представлен программный комплекс, состоящий из приложения для оценки параметров отдельных работ, системы имитационного моделирования для оценки длительности всего проекта и базы данных, хранящей сведения о необходимых сущностях. Все компоненты программного комплекса реализованы на языке Java, в качестве СУБД выбрана MySql. В результате получена возможность оценивать параметры отдельных работ, передавать их в среду имитационного моделирования для проведения эксперимента по оценке необходимых характеристики длительностей всего проекта и сохранять полученные значения в базе данных с целью их возможного дальнейшего использования.

1. Ахьюджа Х. Cетевые методы управления в проектировании и производстве. Пер. c англ. Под. ред. В. Н. Калашникова. М.: Наука; 1979. 640 с.

2. Голенко-Гинзбург Д.И. Стохастические модели планирования и управления разработками. Монография. Воронеж: Научная книга; 2011. 284 с.

3. Олейникова С.А. Математические модели и методы оптимизации функционирования сложных обслуживающих систем со стохастическими параметрами. Дисс. докт. техн. наук. Воронеж. 2016. 354 с.

4. Кофман А., Дебазей Г. Сетевые методы планирования и их применение. М.: Прогресс; 1968. 182 с.

5. Селищев И.А., Олейникова С.А. Интерпретация результатов вычислительного эксперимента для оценки вероятностно-временных характеристик модели с использованием аппарата имитационного моделирования. Научная опора Воронежской области. Сборник трудов победителей конкурса научно-исследовательских работ студентов и аспирантов ВГТУ по приоритетным направлениям развития науки и технологий. Воронеж. 2021;45–49.

6. Oleinikova S.A., Selishchev I.A., Kravets O.J., Rahman P.A., Aksenov I.A. Simulation model for calculating the probabilistic and temporal characteristics of the project and the risks of its untimely completion. International Journal on Information Technologies & Security. 2021;13(2):55–62.

7. Thai P.T., Nguyen S.L., Oleinikova S.A., Kravets O.J. Quality Management optimization of job distribution for multi-stage production with unequal servers. Quality – Access to Success. 2020;21(178):39–42.

8. Селищев И.А., Олейникова С.А. Проектирование структуры базы данных для программного обеспечения, оптимизирующего процесс функционирования стохастических многофазных систем. Кибернетика и программирование. 2020;2:42–55. Доступно по: https://www.nbpublish.com/library_read_article.php?id=34099. DOI: 10.25136/2644-5522.2020.2.34099.

9. Borshchev A. The Big Book of Simulation Modeling. Multimethod Modeling with AnyLogic 6. AnyLogic.ru. Available at: https://www.anylogic.ru/resources/books/big-book-of-simulation-modeling/.

10. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика; 2002. 352 с.