理解CPM算法

咱们来想一下,如果一个工作有N个子任务完成,子任务需要按照某种规则顺序执行,每个子任务都有在落后于计划日期的情况下执行所需要的时间。为了最小化整体延迟成本,需要确定一个最佳的执行顺序。这种应用场景时常出现在施工项目、新产品研发、电影和影视制作等多个领域。因此,提出了CPM算法。

一、CPM算法简介

CPM全称是Critical Path Method(关键路径法),是一种网络图分析方法。CPM算法能够根据所有子任务的完成时间和前置约束关系,确定工作完成所需要的最短时间和每个子任务的最早开始时间和最晚开始时间。

二、如何进行CPM分析

CPM分析的第一步是创建一个网络图,然后对网络图进行拓扑排序。拓扑排序主要是在已知节点依赖关系的情况下,将图中所有节点排列成一个线性序列。这样的处理措施就可以形成一个建立在每个子任务完成时间上的流程图。 每个节点代表一项活动,边代表活动间的先后次序关系。


    function cpm(nodes) {
        const edges = {}
        const visited = {}
        const stack = []

        // 找到长度为0的节点
        nodes.forEach(node => (visited[node.id] = false))
        nodes.filter(node => !node.edgesTo.length).forEach(node => dfs(node, visited, stack, edges))

        let cnt = 0
        let time = {}
        for (const node of nodes) time[node.id] = { earliestStart: 0, latestStart: Infinity }

        while (stack.length) {
            const node = stack.pop()

            if (!visited[node.id]) {
                visited[node.id] = true
                cnt++
            }

            for (let i = 0; i < node.edgesFrom.length; i++) {
                const edgeNodeId = node.edgesFrom[i]
                const updateList = forwardUpdate(node, time, edges, edgeNodeId)
                time = { ...time, ...updateList }
            }

            if (!cnt) time[node.id].earliestStart = 0

            for (let i = 0; i < node.edgesTo.length; i++) {
                const edgeNodeId = node.edgesTo[i]
                const updateList = backwardUpdate(node, time, edges, edgeNodeId)
                time = { ...time, ...updateList }
            }
        }

        return time
    }

三、CPM分析的主要优势

CPM分析有许多优点:

1、确定工程任何时间的瓶颈。

2、可以对某些节点出现延误时产生的影响进行评估。如果有一个不重要的节点延迟了,对整个工程时间不会产生太大影响。而如果一条关键路径上面的节点延迟了时间,那么 代价将非常高昂。

3、允许以合理的成本(以时间为单位)内快速安排活动的完成,有效地利用资源。

四、总结

由以上分析可以得出结论:关键路径法是一种很实用的项目管理工具,主要用于提高项目管理人员对项目进行计划、监督、预测和控制的管理效能,其优点显著,这对于提高企业的经济效益是非常有帮助的。

原创文章,作者:小蓝,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/304265.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
小蓝小蓝
上一篇 2025-01-01 11:05
下一篇 2025-01-01 11:05

相关推荐

  • 蝴蝶优化算法Python版

    蝴蝶优化算法是一种基于仿生学的优化算法,模仿自然界中的蝴蝶进行搜索。它可以应用于多个领域的优化问题,包括数学优化、工程问题、机器学习等。本文将从多个方面对蝴蝶优化算法Python版…

    编程 2025-04-29
  • Python实现爬楼梯算法

    本文介绍使用Python实现爬楼梯算法,该算法用于计算一个人爬n级楼梯有多少种不同的方法。 有一楼梯,小明可以一次走一步、两步或三步。请问小明爬上第 n 级楼梯有多少种不同的爬楼梯…

    编程 2025-04-29
  • AES加密解密算法的C语言实现

    AES(Advanced Encryption Standard)是一种对称加密算法,可用于对数据进行加密和解密。在本篇文章中,我们将介绍C语言中如何实现AES算法,并对实现过程进…

    编程 2025-04-29
  • Harris角点检测算法原理与实现

    本文将从多个方面对Harris角点检测算法进行详细的阐述,包括算法原理、实现步骤、代码实现等。 一、Harris角点检测算法原理 Harris角点检测算法是一种经典的计算机视觉算法…

    编程 2025-04-29
  • 数据结构与算法基础青岛大学PPT解析

    本文将从多个方面对数据结构与算法基础青岛大学PPT进行详细的阐述,包括数据类型、集合类型、排序算法、字符串匹配和动态规划等内容。通过对这些内容的解析,读者可以更好地了解数据结构与算…

    编程 2025-04-29
  • 瘦脸算法 Python 原理与实现

    本文将从多个方面详细阐述瘦脸算法 Python 实现的原理和方法,包括该算法的意义、流程、代码实现、优化等内容。 一、算法意义 随着科技的发展,瘦脸算法已经成为了人们修图中不可缺少…

    编程 2025-04-29
  • 神经网络BP算法原理

    本文将从多个方面对神经网络BP算法原理进行详细阐述,并给出完整的代码示例。 一、BP算法简介 BP算法是一种常用的神经网络训练算法,其全称为反向传播算法。BP算法的基本思想是通过正…

    编程 2025-04-29
  • 粒子群算法Python的介绍和实现

    本文将介绍粒子群算法的原理和Python实现方法,将从以下几个方面进行详细阐述。 一、粒子群算法的原理 粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO…

    编程 2025-04-29
  • Python回归算法算例

    本文将从以下几个方面对Python回归算法算例进行详细阐述。 一、回归算法简介 回归算法是数据分析中的一种重要方法,主要用于预测未来或进行趋势分析,通过对历史数据的学习和分析,建立…

    编程 2025-04-28
  • 象棋算法思路探析

    本文将从多方面探讨象棋算法,包括搜索算法、启发式算法、博弈树算法、神经网络算法等。 一、搜索算法 搜索算法是一种常见的求解问题的方法。在象棋中,搜索算法可以用来寻找最佳棋步。经典的…

    编程 2025-04-28

发表回复

登录后才能评论