Leangoo项目管理软件管理问题处理/投诉问题

投诉问题处理流程:

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Leangoo看板示例:

收集投诉

将用户的投诉,以卡片的形式创建并放到“最新提交”列表内。然后可以将这些投诉卡片添加上不同的标签,比如“产品缺陷”,“服务态度”,“客户支持”等标签,以便后续进行投诉确认时,可以迅速辨别投诉处理方式。

确认投诉

投诉确认人员将投诉移动到“投诉确认-进行中”列表内,并确认此投诉的内容信息。确认完后将负责处理此投诉的人员添加到这个投诉卡片上,并移动到“投诉确认-已完成”列表内等后处理。

处理投诉

处理投诉的人员将自己负责的投诉任务卡片移动到“投诉处理-进行中”列表内,并处理投诉。处理完成后将其移动到“投诉处理-已完成”列表。

处理结果确认

投诉确认人员将处理完成的投诉移动到“处理结果确认-进行中”列表内,并确认投诉处理的情况。如果的确处理完成,则可以将其移动到“处理结果确认-已完成”列内,但如果处理未达到要求,则可以将其移回“投诉处理-进行中”列表,并在任务卡片评论内@相关处理人,以便其继续处理好这个投诉。

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归档

对于“处理结果确认-进行中”列表内大量的已解决完成的投诉,可以定期的将其移动到“归档”列表内,以便备用。

 

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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