《ITIL 2011介绍、解析》PPT下载,录音下载

本文介绍了ITIL2011的服务管理框架,包括服务战略、设计、转换、运营及持续服务改进等五个关键阶段的具体内容。通过识别干系人需求、验证业务活动模式、确保客户参与等方式提升服务质量。

作者:

 

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服务战略:

  • 识别干系人
  • 定义输出
  • 具体的战略需求和资金
  • 定义业务
  • 验证业务活动模式

服务设计:

  • 验证客户需求
  • 验证业务活动模式
  • 确定成本和资金
  • 在设计活动中确保合适的客户参与

服务转换:

  • 在服务转换流程中与参与的客户合作
  • 为客户安排培训和意识
  • 验证发布时间表
  • 对已知错误的认知

服务运营:

  • 沟通时间表
  • 更新主要的故障
  • 升级

持续服务改进:

  • 报告服务绩效
  • 客户满意度调查
  • 实施评审能力匹配战略目标
  • 初始化服务改进计划

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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