软考--计算

整体管理

净现值

• 净现值=当年值/(1+贴现率)^年数

投资回收期

（出现累计收益正值的年份为n）

• 静态投资回收期=(n-1) + (第n年收益-第n年累计收益)/第n年收益
• 动态投资回收期
  1. 先计算每年的净现值
  2. 按照净现值计算投资回收期

投资收益率

（如果给出贴现率，收益需要计算净现值）

• 投资收益率=(每年收益之和/年数)/投资额

盈亏平衡点

（假设平衡点为x）

• 公式代入：(销售额-单价成本)x=总投入

进度管理

三点估算

1. 平均值=(乐观+4*最可能+悲观)/6
2. 标准差=(悲观-乐观)/6
3. 画正态分布图
   • 一个标准差：68.26%
   • 两个标准差：95.46%
   • 三个标准差：99.73%

三角分布

1.平均值=(乐观+最可能+悲观)/3

关键路径

• 关键路径：所有路径中最长的一条

• 总时差：不延误工期情况下，路径上可推迟的时间

• 浮动时差：不影响后续活动最早开始时间的可推迟时间

• 七格图规则

  • 左上：早开=前一个最大右上
  • 左下：晚开=后一个最小左下-中上
  • 右上：早完=左上+中上
  • 右下：晚完=左下+中上
  • 中上：活动时间（已知条件）
  • 中下：总浮动=(左下-左上)|(右下-右上)
  • 自由浮动=后一个左上-当前右上

• 规律：

  • 第一个和最后一个节点上下一致
  • 唯一紧后活动的自由时差为0
  • 关键路径的总时差为0

成本管理

挣值计算

预计投入1万10天完成，5天完成30%，花费4500

• 完工预算(BAC=budget at completion)：已知条件10000
• 实际成本(AC=actual cost)：当前时间点实际花费，已知条件4500
• 计划价值(PV=planned value)：当前时间点计划花费，已知条件5000
• 挣值(EV=earned value)：已完成部分计划花费，已知条件3000
• 进度偏差(SV=schedule variance)：挣值-计划价值（3000-5000=-2000）
• 进度绩效指标(SPI=schedule performance index)：挣值/计划价值（3000/5000=0.6）
• 成本偏差(CV=cost variance)：挣值-实际成本（3000-4500=-1500）
• 成本绩效指标(CPI=cost performance index)：挣值/实际成本（3000/4500=2/3）
• 完工尚需绩效指数(TCPI=to complete performance index)：(完工预算-挣值)/(完工预算-实际成本)(7000/6500=14/13)
• 完工尚需估算(ETC=estimate to complete)：
  • 典型(知错不改)：(完工预算)/(成本绩效指标)-实际成本(10000/(3000/4500)-4500=10500)
  • 非典型(知错就改)：(完工预算-挣值)(7000)
  • 重估：不涉及计算
• 完工估算(EAC=estimate at completion)：实际成本+完工尚需估算（15000、11500）
• 完工总时间预测：完工预算*(计划价值/挣值)（10000*(5000/3000) = 50000/3）
• 完工偏差(VAC=variance at completion)：完工预算-完工估算（10000-15000=-5000）

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实际计算注意

1. 多条件提前或推迟，可能出现抵消情况。
2. 时标网络图多个紧前活动，注意开始时间。
3. 计算成本时如果存在间接成本，需要计算在总成本中。
4. 一般最后计算总的偏差而非各活动偏差。
5. 进度偏差的干预方法和三个标准差。
6. 表格填写ev，需要填个时间点的累计值。

成本基准：估算+应急储备

项目预算：成本基准+管理储备

沟通管理

• 沟通路径：n个东西中组合取2个

风险管理

• 概率与影响矩阵：风险系数=严重性*可能性
• EMV(electronic money value)及决策树：EMV=成功收益*成功比例-失败收益*失败比例

采购管理

• 总价激励：确定最高总价，范围内完成：成本+固定费用+(总价-成本)*激励比例，范围外完成仅支付最高总价。
• 成本补偿：成本+固定费用
• 成本激励：确定最高总价，范围内完成：成本+固定费+(总价-成本)激励比例，范围外完成：成本+固定费用-(成本-总价)激励比例

其他计算

• 可用性计算：无故障时间/(无故障时间+维修时间)

管理科学计算

A到B最大运力

1. 无论从哪一条路径出发，找出当前路径最小运力

2. 将每个节点减去最小运力，得到新的图

3. 循环1、2操作，直到无法到达目的地

4. 将所有路径的最小运力相加即为最大运力