it项目管理hw3

了解CMMI项目管理过程-项目计划(PP),使用知识域*过程矩阵,对比项目规划过程组与CMMI-PP过程

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CMMI-PP过程

特定目标特定实现
SG1:建立估计:要建立和维护项目计划参数的估计数据SP1.1估计项目的范围,SP1.2建立项目属性的估计,SP1.3定义项目生命周期,SP1.4确定工作量和成本的估计
SG2:开发项目计划:要建立和维护项目计划,并作为管理项目的基础SP2.1建立预算和进度,SP2.2标识项目风险,SP2.3计划数据的管理,SP2.4计划项目的资源,SP2.5计划所需的知识和技能,SP2.6计划项目相关人员的参与,SP2.7建立项目计划
SG3:获得对计划的承诺:要建立和维护对项目计划的承诺SP3.1评审影响项目的计划,SP3.2协调工作和资源,SP3.3获得计划的承诺
知识领域项目规划过程组SG1建立估计:要建立和维护项目计划参数的估计数据SG2开发项目计划:要建立和维护项目计划,并为管理项目的基础SG3获得对计划的承诺:建立和维护对项目计的承诺
项目整合管理制定项目章程、制定项目管理计划、指导与管理项目工作、管理项目知识、监控项目工作、实施整体变更控制、结束项目或阶段
项目范围管理规划范围管理、收集需求、定义范围、创建WBS、确认范围、控制范围估计项目的范围、建立项目属性的估计建立项目计划
项目进度管理规划进度管理、定义活动、排列活动顺序、估算活动持续时间、制定进度计划 、控制进度定义项目生命周期建立进度
项目成本管理规划成本管理、估算成本、制定预算、控制成本确定工作量和成本的估计建立预算
项目质量管理规划质量管理、管理质量、控制质量
项目资源管理规划资源管理、估算活动资源、获取资源、建设团队、管理团队、控制资源计划数据的管理、计划项目的资源协调工作和资源
项目沟通管理规划沟通管理、管理沟通、监督沟通计划所需的知识和技能
项目风险管理规划风险管理、识别风险、实施定性风险分析、实施定量风险分析、规划风险应对、实施风险应对、监督风险标识项目风险评审影响项目的计划
项目采购管理规划采购管理 、实施采购、控制采购
项目相关方管理识别相关方、规划相关方参与、管理相关方参与、监督相关方参与计划项目相关人员的参与
其他知识获得计划的承诺

阅读JWD案例的前期准备任务,结合创新项目实践,构建软件项目

创新竞赛项目准备过程(组),该过程(组)目标交付物为 Business Case 。
答:
决定项目范围、时间、成本约束
识别项目发起人
开发项目业务场景(business cases)
开会讨论项目管理过程
确定项目是否分为多个子项目
了解业务场景,提供技术方案。给出大致的时间与开发成本
内部系统稳定后再考虑用微信小程序让客户直接访问系统
Business Case 文档

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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