蒙特卡罗调度器项目使用来自历史数据的蒙特卡罗模拟来估计项目完成日期。 使用Python 3推荐! Python 2.7有一些可预测的错误,我还没有机会调试。使用风险自负。(不过,我想这也适用于Python3)要根据历史和未来数据运行模型,您有两种选择。 加载包含历史或未来数据的文件:使用runModelFromFiles()
方法如下: results = runModelFromFiles(historicalFileName,futureFileName[,verbose=False,trials=10000,plot=True])
verbose
、 trial
和 plot
参数是可选的,并且具有合理的默认值(不详细,10000次试验,True -绘制绘图)。 以列表形式提供您自己的数据:使用runModelFromData()
方法。
MonteCarloScheduler:项目调度的蒙特卡罗模拟
文件列表
MonteCarloScheduler-master.zip
(预估有个8文件)
MonteCarloScheduler-master
testData_historical.csv
128B
historical_tasks2.csv
490B
historical_tasks.csv
128B
.gitignore
20B
testData_future.csv
82B
MCSched.py
6KB
randTasks_future.csv
476B
README.md
4KB
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