一、时长计算公式的概念
时长计算公式是指用来计算任务、工作、项目等所需时间的公式。它可以根据任务特征和历史数据来计算任务所需时间，高效地分析时间成本和风险。时长计算公式可以通过多种方法来计算，如PERT、CPM和Monte Carlo等。
二、PERT方法
PERT是一种基于网络图的时长计算方法，它用图形表示任务之间的依赖关系以及每个任务的时长。PERT的计算方法是基于三个时间估计值：最乐观时间（O）、最悲观时间（P）和最可能时间（M）。PERT计算时长的公式如下：
t = (O + 4M + P) / 6
其中t为任务的时长。
三、CPM方法
CPM是一种基于时间的时长计算方法，它通过建立任务之间的逻辑关系和时序关系，利用关键路径来计算项目的时长。CPM的计算方法是基于每个任务的时长和其前继任务的最晚完成时间（LST）以及后继任务的最早开始时间（EST）来计算。CPM计算时长的公式如下：
t = LST - EST
其中t为任务的时长。
四、Monte Carlo方法
Monte Carlo是一种基于概率的时长计算方法，它通过随机抽样来模拟任务时长的概率分布，并计算项目的时长。Monte Carlo的计算方法是基于多轮模拟，每轮模拟随机产生任务时长，并计算项目完成时间。Monte Carlo计算时长的公式如下：
t = ∑(ti * Pi)
其中t为任务的时长，ti为第i个时长值，Pi为第i个时长值的概率。
五、使用Python实现时长计算公式
以下为Python实现PERT、CPM和Monte Carlo计算方法的代码：
Pert方法
def pert(optimistic, pessimistic, most_likely):
return (optimistic + 4 * most_likely + pessimistic) / 6
CPM方法
def cpm(tasks):
EST = {task: 0 for task in tasks}
LFT = {task: 0 for task in tasks}
for task in tasks:
EST[task] = max([LFT[predecessor] for predecessor in tasks[task]["predecessors"]])
LFT[task] = EST[task] + tasks[task]["duration"]
return LFT[task]
Monte Carlo方法
import random
def monte_carlo(time_values, probability_values, iterations):
simulated_times = []
for i in range(iterations):
t = sum([random.choices(time_values, probability_values)[0] for i in range(len(time_values))])
simulated_times.append(t)
return sum(simulated_times) / iterations
原创文章，作者：DEUJA，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/349463.html
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