METHOD FOR DETERMINING PROBABILITIES OF PERFORMING A WORK PACKAGE MODELED USING NETWORKS


Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The article discusses the method of determining the probabilities of performing a set
of works modeled using networks. The authors propose an approach based on the
multiplicative probability function, which allows you to identify the probabilistic-critical
path and analyze the reserves of the probabilities of performing work. Described is a foursector method for calculating the lowest and highest probabilities of events, as well as probability reserves. Examples of calculations and comparison of critical paths in time and probability are given, demonstrating their possible mismatch. The method is tested in computational experiments and can be used to control work complexes in organizational and technical systems.

Авторлар туралы

E. Minakov

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: vka@mil.ru

д-р техн. наук, профессор, старший научный сотрудник НИИ

Ресей

R. Vlasov

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: vka@mil.ru

канд. техн. наук, начальник лаборатории военного института (научно-исследовательского)

Ресей

M. Aleksandrov

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: maks.aleksandrov.vka@mail.ru

канд. техн. наук, доцент кафедры

Ресей

V. Lizan

Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского

Email: vka@mil.ru

младший научный сотрудник

Ресей

Әдебиет тізімі

  1. Минаков Е.П., Шафигуллин И.Ш., Зубачев А.М. Методы исследования эффективности применения организационно-технических систем космического назначения. СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2016. 242 с.
  2. W. Yu, P. Guo, Q. Wang et al. On a periodic capital injection and barrier dividend strategy in the compound Poisson risk model: mathematics. 2020. Vol. 8. No 4. 511 p.
  3. Краснов М.Л., Киселев А.И., Макаренко Г.И. Операционное исчисление. Теория устойчивости: задачи и примеры с подробными решениями: учеб. пособие. Изд. 3-е, испр. и доп. М.: Едиториал УРСС, 2003. 176 c.
  4. Аверкиев Н.Ф., Власов Р.П., Богачев С.А. и др. Баллистические основы проектирования ракет-носителей и спутниковых систем. СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2017. 302 с.
  5. Kulkarni V.G. Introduction to Modeling and Analysis of Stochastic Systems. New York: Springer, 2011. 414 p.
  6. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1978. 831 с.
  7. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗОВ. М.: ОГИЗ, 1948. 556 с.
  8. Pinedo M. Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems. 5th ed. New York: Springer, 2016. 670 p.
  9. Winston W.L., Goldberg J.B. Operations Research: Applications and Algorithms. 4th ed. Belmont: Thomson Brooks/Cole, 2004. 1414 p.
  10. Hillier F.S., Lieberman G.J. Introduction to Operations Research. 10th ed. New York: McGraw-Hill, 2015. 1120 p.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».