Аннотация: Рассмотрены методы планирования субподрядных работ. Проведен сравнительный анализ методов. Подробно изучен метод мультиагентной генетической оптимизации. Выявлены и обоснованны его преимущества перед другими методами.
Ключевые слова: планирование субподрядных работ; сетевые методы планирования; мультиагентное планирование
В современных изменяющихся условиях применимость проектных данных может быть недостаточна. В той или иной степени первоначальный вариант планирования будет необходимо скорректировать с учетом выявленных неопределенностей.
В настоящее время существует ряд методов решения задачи планирования работ.
Метод критического пути (Critical Path Method — CPM) предназначен для оценки резервного времени работ в случае задания детерминированных длительностей работ. Найденное резервное время применяется для балансировки ресурсов, которая осуществляется с помощью различных эвристических алгоритмов установления приоритета работ.
Метод PERT (Program Evaluation and Review Technique) предназначен для оценки сроков окончания проекта с учетом вероятностного задания длительности работ с помощью β-распределения. Развитием метода PERT является метод GERT (Graphical Evaluation and Review Technique), предназначенный для анализа стохастического сетевого графика работ. Стохастический сетевой график строится с помощью графического языка моделирования GERT. Каждая дуга стохастической сети (работа) характеризуется длительностью и вероятностью реализации в проекте. Для описания входного события в языке GERT определены три логические операции: «исключающее ИЛИ» (из всех дуг, входящих в узел, может быть реализована только одна), «включающее ИЛИ» (любая из дуг, входящих в узел, может быть реализована), «И» (все дуги, входящие в узел, должны быть реализованы). Для описания выходного события узла в языке GERT определены два типа выхода: детерминированный выход (все дуги, исходящие из узла, реализуются) и вероятностный выход (только одна дуга из всех дуг, исходящих из узла, реализуется).
Следующий метод — метод Клейменовой Е.М. и Скобелева П.О. предназначен для планирования проектных работ путем построения мультиагентной системы оперативного распределения ресурсов в режиме реального времени с учетом возможности корректировки состава и характеристик планируемых проектов, задач и ресурсов. За основу метода взят метод ПВ-сетей (сетей потребностей-возможностей), предложенный Скобелевым П.О. ПВ-сеть представляет собой мультиагентную систему, в которой каждый агент характеризуются потребностями (П) и возможностями (В); агенты ПВ-сети ведут переговоры для удовлетворения собственных потребностей с помощью чужих возможностей. В ходе переговоров агентов происходит распределение ресурсов по задачам; фрагмент протокола переговоров агентов на уровне отдельной задачи представлен на рис. 1. Как видно из рисунка, из трех доступных ресурсов агент задача выбирает один, первый в списке, остальные альтернативные ресурсы остаются непроанализированным
Рис. 1. Протокол переговоров агентов в системе Клейменовой Е. и Скобелева П.О.
В свою очередь, метод Курейчика В.В. предназначен для моделирования дискретных процессов, протекающих в организационно-технических системах, и оптимизации управляемых параметров процессов с помощью генетических алгоритмов (ГА). Генетические алгоритмы получили широкую известность в качестве алгоритмов решения задач управления сложными системами в короткое время. На рисунке 2 представлена схема работы метода Курейчика В.В., согласно которой поставленная задача решается ГА, а имитационная модель применяется для расчета многокритериальной функции пригодности особей очередного поколения. Экспертная система при этом используется для анализа и коррекции параметров работы ГА (вероятностей применения генетических операторов).
Рис. 2. Схема работы метода Курейчика В.В.
Метод мультиагентной генетической оптимизации (МГО) предназначен для планирования строительных работ при условии возможной смены мощности портфеля проектов и для поиска оптимального календарного плана работ путем генерации набора календарных планов (популяции решений) и модификации популяции решений с помощью применения генетических операторов. Модель мультиагентных процессов преобразования ресурсов (МППР) предназначена для оценки функции пригодности (целевой функции) отдельного календарного плана (решения) путем проведения эксперимента с моделью МППР, на вход которой подается календарный план, а на выходе формируется оценка функции пригодности календарного плана.
Проанализировав выше изложенные методы, можем сказать, что ни один из методов, за исключением метода МГО, не обладает полной функциональностью для решения задачи субподрядного планирования [1].
Анализ сетевых методов планирования позволяет выделить следующие недостатки:
1. Громоздкость и плохая читаемость стохастических сетевых графиков, построенных с помощью языка GERT. Связано это с тем, что метод GERT ориентирован на анализ сети с узлами, входы которых описываются с помощью логической операции «И». В ходе преобразования произвольной стохастической сети к сети подобного вида число дуг и узлов сети увеличивается, что затрудняет восприятие и анализ сети.
2. Отсутствие методов оптимизации субподрядных работ. Метод CPM позволяет назначать сторонние ресурсы на выполнение работ критического пути и проводить оценку эффективности назначения. Тем не менее, метод CPM не имеет встроенных механизмов оптимизации субподрядных работ.
3. Отсутствие средств формализации сценариев принятия решений при распределении ресурсов по работам (построения моделей ЛПР, работающих со знаниями).
4. Отсутствие учета не возобновляемых ресурсов (потребляемых и производимых в результате выполнения работ проекта).
Метод Клейменовой Е.М. и Скобелева П.О. основан на функционировании интеллектуальных агентов, однако агенты ПВ-сети не поддерживают анализ альтернативных решений, отсекая «лишние» возможности в ходе переговоров. К недостаткам данного метода с точки зрения обеспечения субподрядного планирования также относятся следующие.
1. Отсутствие методов оптимизации субподрядных работ. Метод поддерживает описание агента субподрядного ресурса в ПВ-сети, но не предоставляет механизмов определения оптимального количества подобных агентов.
2. Отсутствие учета невозобновляемых ресурсов.
Анализ метода Курейчика В.В. позволяет выделить следующие недостатки:
1. Ориентация метода на широкий класс задач управления ОТС, что приводит к необходимости разработки пользователем онтологии задачи субподрядного планирования и разработки собственного генетического алгоритма.
2. Отсутствие механизмов учета и оптимизации субподрядных работ, учета не возобновляемых ресурсов; отсутствие средств формализации сценариев принятия решений при распределении ресурсов по работам.
3. Отсутствие возможности перепланирования работ при появлении дополнительных проектов. В то же время метод Курейчика В.В. предоставляет возможность вероятностного задания длительности и стоимости отдельных работ [2].
В результате проведенного сравнительного анализа был сделан вывод о предпочтительности метода мультиагентной генетической оптимизации с точки зрения поддержки функционала планирования субподрядных работ. Метод МГО позволяет: реализовывать алгоритм распределения возобновляемых и не возобновляемых ресурсов с помощью имитационного, мультиагентного и экспертного моделирования; осуществлять оптимизацию субподрядных ресурсов путем анализа альтернативных календарных планов с помощью интеграции генетических алгоритмов и имитационного моделирования; проводить перепланирование работ в случае появления дополнительных проектов с помощью интеграции имитационного моделирования и численных методов снятия неопределенности.
Литература:
- Антонова А.С., Аксенов К.А. Применение мультиагентного и эволюционного моделирования при планировании работ // Научно-технические ведомости СПбГПУ № 6 (186) 2013. г. Санкт-Петербург — С.126-136.
- Современные проблемы науки и образования//А.С. Антонова, К.А. Аксенов Сравнительный анализ методов планирования субподрядных работ. 2014 — № 3 URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=13388 (дата обращения: 25.11.17)