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大型项目风险评估中具有指定边际和结构化关联的多因素相关性建模。 (英语) 1490.90005兹罗提

摘要:本文研究了项目风险评估背景下的高维相关性建模问题。随着项目中不确定绩效单位(即分项成本和活动时间)的维度增加,指定可行的相关性矩阵并从历史数据或专家判断中获取相关成对信息实际上变得难以实现或根本不经济。本文提出了一个可扩展到大型项目风险的因素驱动依赖性启发和建模框架。多因素关联模型(MFAM)说明了多个关联因素的层次关系,并为完整且数学上一致的相关矩阵提供了封闭式解决方案。此外,还使用结构化关联(SA)技术对层次关联因素进行系统识别,MFAM提供了额外的灵活性,可以利用标准化、普遍存在的项目计划中可用的最小信息(例如,工作分解结构、资源分配或风险登记册),同时保持计算效率和高维项目风险的可扩展性。数值应用和模拟实验表明,MFAM进一步与扩展分析(即参数校准和优化)相结合,可提供可靠的风险评估(精度与全尺寸模拟相当)并进一步增强了利用所有相关信息处理高维项目风险的现实性。

MSC公司:

90-10 运筹学和数学规划相关问题的数学建模或模拟
90B35型 运筹学中的确定性调度理论
90B50型 管理决策,包括多个目标
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全文: 内政部

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