《卓有成效的管理者》第一章 卓有成效是可以学会的

本文探讨了知识工作者和管理者如何通过提高决策能力、时间管理、利用优势以及聚焦关键领域来实现工作的有效性,强调工作效益的重要性,并指出日常生活的管理习惯对提升管理工作效能的影响。

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工作的有效性是指“完成某项工作”和使工作产生效益“,区别于体力劳动,知识工作者更需要体现工作的效益,而非机械完成某项工作。管理者的概念泛指做出决策的知识工作者,他们生产某些生产要素诸如决策、研究方案,委托其他人员使用以体现生产要素的价值。管理者很难达到有效性,因为管理者受限于组织内的日常事务、不容易看清表面矛盾的深层原因、依赖其他人员、外部环境体现工作有效性,所以全书研究如何达到有效性。无关性格或天赋,卓有成效的管理人员大多一专多博,形成以下习惯:如何使用时间、如何为外界做出贡献、如何利用长处、如何集中精力在少数重要领域、如何做出有效决策。

凡事皆为管理,在日常生活中善于管理的人,其优秀习惯也有利于其成为工作上的赢家,成为一位杰出的管理者。初入门的候选管理者,也可以通过日常的事务管理逐步打磨自己的管理能力。所有思考的出发点是如何使工作卓有成效,这是跳脱机械劳动的第一步思考。

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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