【摘要】：利用5.3.2节的算法将图6.25转化成经典的PERT网络图，如图6.26所示。表6.13经典PERT网络各个活动的风险费用函数、风险工期函数、风险元最大最小个数取风险偏好因子λ1、λ2、λ3、λ4分别为2、2、1、1。经典PERT网络的随机过程的最长路径有14个状态，其状态集包括在S中。分别取K＝10、20、30、40，Δh分别为0.8、0.4、0.27、0.2。表6.14模型计算结果
由前面的定义，设网络中节点的服务时间服从指数分布，各个活动到达率服从参数为λ的Poisson分布，令λ＝10。其网络图如图6.25所示。
假设在①、②、③、⑥和⑦节点只有一个服务台，在④、⑤节点有有限个服务台即服务台个数大于等于2。利用5.3.2节的算法将图6.25转化成经典的PERT网络图，如图6.26所示。
图6.25 动态PERT网络
图6.26 转化成的经典PERT网络
表6.13 给出了经典PERT网络各个活动的风险费用函数和风险工期函数以及各个节点所受风险元的最大和最小个数。(www.xing528.com)
表6.13 经典PERT网络各个活动的风险费用函数、风险工期函数、风险元最大最小个数
取风险偏好因子λ1、λ2、λ3、λ4分别为2、2、1、1。经典PERT网络的随机过程的最长路径有14个状态，其状态集包括在S中。
S＝{（1，2），（1，3），（1，5），（1，5*），（2，4），（2，4*），（3，4），（3，4*），（4，5），（4*，5），（4，5*），（6），（7），（φ，φ）}
Q（μ）为参考文献[168]中的矩阵。分别取K＝10、20、30、40，Δh分别为0.8、0.4、0.27、0.2。得到表6.14所示的计算结果，验证了本书算法的有效性。
表6.14 模型计算结果
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