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Enregistrement W2144184895 · doi:10.1109/picmet.2001.952313

Calculating the theoretical project completion time of large networks in polynomial time

2002· article· en· W2144184895 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueResource-Constrained Project Scheduling
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical path methodCriticalityDuration (music)Path (computing)Computer scienceMathematical optimizationProject managementLongest path problemOperations researchMathematicsTheoretical computer scienceEngineeringShortest path problemGraphComputer networkSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most important theoretical problems in project management is to obtain the distribution of the total completion time in PERT networks. For practical and managerial purposes what matters is the criticality of each activity within a PERT network, which can be assessed using a sound approach to calculate the completion time. Critical activities are activities that if delayed would delay the entire project. A sequence of critical activities throughout the network is called a critical path. The critical path is the longest path in the network and it is possible to have more than one critical path at once. But unlike CPM, in stochastic activity networks the duration time of individual activities varies and so activities are critical for some combinations of duration times and may not be critical for other combinations. Therefore, activities have a given probability of being critical (i.e. being part of the longest path). We call this probability criticality. The focus of this paper is to describe an analytical method for calculating the theoretical expectation of the project completion time as well as the criticality index of each activity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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