구축 방법

방법

• CPM·탐욕 평준화·serial RCPSP·삼각분포 Monte Carlo를 구현했다.
• 1 Critical Path Method · 2 Resource Leveling · 3 Schedule Optimization · 4 Schedule Risk
• 학습 없음 · LLM 호출 없음 · JavaScript 자체 구현
• JavaScript ES2022 · KaTeX 0.16.9 (MIT) · Web Worker
• 본문 초안·코드 작성 보조: OpenAI Codex.

데이터

• 외부 데이터 없음 · 수식으로 생성한 트러스와 손으로 작성한 예시 · 데이터 재배포 조건 없음
• 데이터 가공 없음 · API 호출 없음 · 모든 계산은 브라우저에서 수행
• 사용자 입력은 서버에 저장하지 않는다. 공유 링크에는 입력값이 포함된다. 테마와 글씨 크기만 이 브라우저에 저장한다.

검증

• 17개 수치 검사와 16개 Worker 재현 검사를 통과했다. 상세 조건은 포함된 검증 기록에 적었다.
• 8작업 손계산 CPM의 ES·EF·LS·LF 32개 값이 일치했다. 삼각분포 a=2,m=4,b=8의 10,000회 평균 4.649236 d, 이론값 4.666667 d다.

범위

• 작업 30개 · 기간 1–20 d · 인원 1–20명 · 용량 8–20명 · 모의 1,000–10,000회

출처

• Kelley & Walker (1959). Critical-Path Planning and Scheduling. Proceedings of the Eastern Joint Computer Conference.
• Kolisch (1996). Serial and parallel resource-constrained project scheduling methods revisited: Theory and computation. European Journal of Operational Research.
• Hartmann (1998). A Competitive Genetic Algorithm for Resource-Constrained Project Scheduling. Naval Research Logistics.
• SciPy. scipy.stats.triang — triangular distribution reference.
• KaTeX 0.16.9 · MIT

이력

• 2026-10-27 · v1.0 · 공개

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