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歸檔于軟件項(xiàng)目管理初級(jí)學(xué)習(xí)路線
第七章 軟件項(xiàng)目進(jìn)度計(jì)劃
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大家好,這節(jié)我們學(xué)習(xí)軟件項(xiàng)目管理----進(jìn)度計(jì)劃---項(xiàng)目進(jìn)度模型(SPSP)。
軟件項(xiàng)目進(jìn)度問(wèn)題(Software Project Scheduling Problem,SPSP)模型是在給定的項(xiàng)目任務(wù)工作量及其關(guān)系和資源限制下,對(duì)項(xiàng)目確定合適的人員安排,以保證項(xiàng)目的時(shí)間最短、成本最小。
例如:這是某項(xiàng)目的網(wǎng)絡(luò)圖,以及某個(gè)任務(wù)需要的技能和工作量。
這是每個(gè)人員具備的技能和人力成本。
我們根據(jù)這些前提條件進(jìn)行進(jìn)度編排。目標(biāo)是成本少時(shí)間短,為次生成一個(gè)目標(biāo)函數(shù),因?yàn)槌杀竞蜁r(shí)間的單位不一致,所以在時(shí)間前乘以一個(gè)權(quán)值,成本乘以一個(gè)權(quán)值,得出一個(gè)目標(biāo)函數(shù)f(x).
目標(biāo)是函數(shù)值最小。為了得到目標(biāo)函數(shù)的結(jié)果,需要進(jìn)行組合最優(yōu)化,得出人員的貢獻(xiàn)矩陣。
既每個(gè)人對(duì)每個(gè)任務(wù)的投入情況,如圖所示:mij表示第i個(gè)人對(duì)第j個(gè)任務(wù)的付出百分比,正常情況下mij是<=1的。
組合最優(yōu)化屬于運(yùn)籌學(xué)的范圍,有很多的組合最優(yōu)化算法,例如多項(xiàng)式時(shí)間算法,近似算法,啟發(fā)式算法,遺傳算法,枚舉算法等等...
我們通過(guò)組合最優(yōu)化的其中一個(gè)方法,計(jì)算出人員對(duì)任務(wù)的付出矩陣。
如圖所示:我們可以看到第一個(gè)人和第二個(gè)人對(duì)第一個(gè)任務(wù)是百分比的參與工作,然后我們根據(jù)貢獻(xiàn)矩陣計(jì)算每個(gè)任務(wù)的歷時(shí)。
歷時(shí)等于某個(gè)任務(wù)的工作量除于人員對(duì)此任務(wù)的貢獻(xiàn)率之和。
例如任務(wù)一任務(wù)量為4,人員貢獻(xiàn)率之和為2,所以歷時(shí)是2/4=2。
我們以此類(lèi)推,計(jì)算每個(gè)任務(wù)的歷時(shí)...
可以形成PDM網(wǎng)絡(luò)圖
根據(jù)人員成本參數(shù)計(jì)算每個(gè)任務(wù)的成本。最后可以計(jì)算項(xiàng)目總的成本。
最后我們根據(jù)這個(gè)PDM網(wǎng)絡(luò)圖,例如利用正推法和逆推法,確定項(xiàng)目的進(jìn)度編排。形成了進(jìn)度計(jì)劃的甘特圖:圖中顯示了7個(gè)任務(wù)及名稱(chēng),這樣就完成了一個(gè)進(jìn)度編排。
因此按照這個(gè)SPSP模型完成項(xiàng)目的編排,最后的計(jì)劃也需要不斷地優(yōu)化過(guò)程,主要三個(gè)方面的優(yōu)化:
優(yōu)化過(guò)程當(dāng)中可以采用網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)。
一般情況下,進(jìn)行編排的時(shí)候,可以通過(guò)工具來(lái)生成。
例如:使用微軟自帶的工具生成的進(jìn)度編排,工具是項(xiàng)目管理者很好的幫手。
對(duì)于完成的計(jì)劃,可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,這個(gè)圖表明實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)日期的可能性。
總之 軟件項(xiàng)目進(jìn)度模型是在給定項(xiàng)目任務(wù) 工作量以及關(guān)系和資源限制下,對(duì)項(xiàng)目確認(rèn)合適的人員安排,以保證項(xiàng)目的時(shí)間最短,成本最小。
到這里,第七章 第五節(jié) 項(xiàng)目進(jìn)度模型(SPSP)就講解完畢了!下一章介紹軟件項(xiàng)目質(zhì)量計(jì)劃~
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