软考网工难点分析之二 项目进度安排

简介:

在做一个工程项目之前,一般要事先做好规划:将整个项目分解成几个小的任务,并估算每个小任务大致需要的时间,从而对项目整体的进度和时间进行管理。

在项目进度安排中常采用图形方法来表示各个任务之间的依赖关系以及所需时间,常用的图形方法有甘特(Gantt)图和网络图。


甘特图

甘特图的优点是能够直观表明各个任务的计划进度和当前进度,但缺点是不能描述各个任务之间的依赖关系,关键任务也不明确,所以甘特图对于复杂的大型项目不能很好地适应,在小型项目中是比较常用的工具。


网络图是用网络分析的方法来编制进度计划,常用的有PERT图和CPM图。在网工考试中所涉及到的主要就是这两种图形了。

对于这种网络图,最重要的一点就是如何来确定关键路径,比如下面这道题目:

 

某项目主要由A~I 任务构成,其计划图(如下图所示)展示了各任务之间的前后关系以及每个任务的工期(单位:天),该项目的关键路径是(5) 。在不延误项目总工期的情况下,任务A 最多可以推迟开始的时间是(6) 天。

 

从这个图中可以看出,整个项目被分成了几个分支分别进行,所谓的关键路径就是花费时间最长的那个分支,之所以这样设计的原因很简单:如果这个分支的活不能按时干完,那其他的分支就得延长时间来等他。

明白了这个道理之后,要计算关键路径那就是一道小学数学题了,很明显B→E→G→I这条路径耗时最长,总共需要2+5+6+7=20天。

至于任务A最多可以推迟的时间可以这样来理解:任务A所在的分支有两条,一条是A→G→I,耗时15天;另一条是A→D→F→H→I,耗时18天。耗费时间最长的这个分支A→D→F→H→I相比关键路径还少了2天,也就是说这整个任务分支最多可以延误2天的时间,这样也不会耽误整个工期。作为这个任务分支上的一个节点A,它最多可以推迟的时间当然也就是2天了。

 

还有一些类似的题目,大家可以自己练习一下:

进度安排的常用图形描述方法有GANTT图和PERT图。GANTT图不能清晰地描述  (2)  ;PERT图可以给出哪些任务完成后才能开始另一些任务。下图所示的PERT图中,事件6的最晚开始时刻是  (3)。

(2)A.每个任务从何时开始         B.每个任务到何时结束
 C.每个任务的进展情况         D.各任务之间的依赖关系
(3)A.0      B.1     C.10      D.11



本文转自 yttitan 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/yttitan/1203070

相关文章
|
Oracle Java Unix
Java/JDK下载、安装与环境变量配置超详细教程(2022更新)保姆级,秒会
Java/JDK下载、安装与环境配置超详细教程(2022更新)保姆级,小白秒会[学习必备,建议收藏]。包含JDK8、JDK11、JDK17、JDK19等,本文将从JDK的下载与安装讲起,在从配置到第一个HelloWrold实践结束。在观看本文前我们需要知道JDK是什么,有什么作用?JDK是Java的开发工具包,包括JVM虚拟机,核心类库,开发工具。
25253 0
Java/JDK下载、安装与环境变量配置超详细教程(2022更新)保姆级,秒会
|
8月前
|
Web App开发 监控 JavaScript
一些常用的 Vue 性能分析工具
【10月更文挑战第2天】
461 1
|
Dart Android开发 iOS开发
Flutter 弃用 WillPopScope 使用 PopScope 替代方法
了解如何在 Flutter 3.16 中将弃用的 WillPopScope 替换为 PopScope,并学习如何升级您的 Flutter 应用程序。详细指南和最佳实践,帮助您顺利迁移和更新您的导航逻辑。
470 7
Flutter 弃用 WillPopScope 使用 PopScope 替代方法
|
机器学习/深度学习 人工智能 供应链
构建未来:AI技术在智能物流中的应用
【5月更文挑战第38天】 随着人工智能技术的飞速发展,其在各行各业的应用已经变得日益广泛。特别是在智能物流领域,AI不仅改变了传统物流的运作模式,还极大提升了效率和准确性。本文将深入探讨AI在智能物流中的具体应用,包括库存管理、运输优化、自动化仓库以及客户服务等方面,并分析其对整个行业的深远影响。通过案例分析和数据支撑,我们展示了AI如何帮助物流公司降低成本、提高客户满意度,并推动整个供应链系统的创新。
使用序列化和反序列化函数archivedDataWithRootObject和unarchivedObjectOfClasses的使用和遇到问题及解决方案
使用序列化和反序列化函数archivedDataWithRootObject和unarchivedObjectOfClasses的使用和遇到问题及解决方案
382 0
|
XML 前端开发 JavaScript
SpringBoot框架:第二章:SpringBoot中static和templates二个目录下的页面和静态资源访问的三个常见问题
SpringBoot框架:第二章:SpringBoot中static和templates二个目录下的页面和静态资源访问的三个常见问题
629 0
SpringBoot框架:第二章:SpringBoot中static和templates二个目录下的页面和静态资源访问的三个常见问题
|
12月前
|
缓存 算法 Java
Java性能调优的9个实用技巧
Java性能调优的9个实用技巧
|
机器学习/深度学习 存储 数据采集
优质数据的稀缺性:深度分析及可能的解决方案
在信息化社会,数据被誉为新的石油。然而,与之相反的是,我们却面临着优质数据的严重缺乏。这种现象引发了一系列的问题,特别是在人工智能(AI)和机器学习(ML)领域,这一问题尤为突出。
471 0
优质数据的稀缺性:深度分析及可能的解决方案
|
tengine 弹性计算 Linux
Alibaba Cloud Linux 2实践之安装配置Tengine
本场景介绍如何在Alibaba Cloud Linux 2上安装配置Tengine。
|
机器学习/深度学习 数据采集 缓存
用Pytorch构建第一个神经网络模型(附案例实战)
用Pytorch构建第一个神经网络模型(附案例实战)
3955 0