PERT 适用于解决工作确定而工作时间不确定的进度问题。

（

1）考虑到工作时间的不确定，PERT 假定每一个工作时间是一个随机变量，且服从 β 分布。但实际

上假定

PERT 服从其它随机分布有时更为合适。如：Triangular 分布或 α 分布。β 分布由最短估计时间和

最长估计时间唯一确定。

Triangular 分布对最长估计时间没有限制，只需给定超出最长估计时间区域的

概率，这种分布就可以确定下来。研究表明：除非选择的是非常极端的随机变量，否则项目时间分布不受

所选随机分布的影响。

（

2）由于 PERT 网络中的工作用时是随机变量，因而整个项目完成的时间也是一个随机变量。在一

般情况下，确定项目完成时间的概率分布比较困难，故无法在理论上估计网络计划的完成时间。

（

3）PERT 的运算比较复杂，为了简化求解项目期望值和方差的方法，PERT 进一步假定：①所有的

工作时间均是相互独立的随机变量；

②整个网络中只有一条线路占支配地位。亦即其它路线成为关键路线

的概率可以忽略不计。在这种假定前提下，项目时间就是关键路线上各工作的随机时间之和，项目平均时

间和方差值对应为关键工作时间平均值和方差值之和，此外，根据中心极限定律，近似认为项目时间服从

正态分布。这样将导致平均项目时间可能偏离实际项目平均值。而且即使单个线路服从正态分布，项目分

布服从正态分布的条件是一条线路占支配地位的假定必须成立。

3 多准则决策方法

3.1 层次分析法

层次分析法（简称

AHP 法），是由美国著名运筹学家、匹兹堡大学教授 T. L. Saaty 于 20 世纪 80

年代创立的，它是一种强有力的系统分析运筹学方法，对多因素、多准则、多方案的综合评价及趋势预测

“

——

——

”

相当有效。而对由 方案层

因素层

目标层 构成的递阶层次结构，

AHP 给出了一整套处理方法与

过程。

AHP 最大的长处是可以处理定性与定量相结合的问题，可以将决策者的主观判断与政策经验导入

模型，并加以量化处理。

AHP 从本质上讲是一种科学的思维方式。其主要特点如下：①面对具有层次结构的整体问题综合评

价，采取逐层分解，变为多个单准则评价的基础上进行综合；

②为解决定性因素的处理及可比性问题。

Saaty

“

”

建议：以 重要性 比较作为统一的处理格式，并将比较结果按重要程度以

1-9 级进行量化；③检验

与调整比较链上的传递性，即检验一致性的可接受程度；

④对汇集全部比较信息的矩阵集，使用线性代数

理论与方法加以处理，挖掘出深层的、实质性的综合信息，作为决策支持。

3.2 决策树法

决策树法也是进行风险量化的有效方法。它把有关决策的相关因素分解开来，逐项计算其概率和期

望值，并进行方案的比较和选择。决策树法不仅可以用来解决单阶段的决策问题，而且可以用来解决多阶

段的决策问题，它具有层次清晰、不遗漏、不易错的优点。