二十个节省时间的方法

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下面总结了二十个节省时间的方法,请根据自己的需要选用它们:

1, 对目标、任务、会议等事件分别按优先级进行排序

2, 从优先级最高的事务着手。

3, 和拖延作斗争,如果事情重要,从现在开始做。

4, 把大的、艰难的任务细分为小的、容易的部分。

5, 为自己创造一小时的宁静,哪怕这需要很强的意志力,或者有时不起作用。

6, 找到一个隐蔽的地方,如图书馆或空闲的办公室。

7, 当你有重要的事情要处理时,学会对别人说“不”。

8, 学会委派别人做事。、

9, 归纳相似的事情,把它们放在一起处理

10,          减少例行事务,它们不值得花费过多时间,缩短低价值的事件。抛开没有价值的信件和文书工作。委派别人完成、减少或推迟优先级很低的任务,

11,          避免完美主义,记住80/20定律

12,          避免做出过多的承诺,对你在有限时间内完成的工作持现实态度

13,          不要把时间表排的满满的,为自己留下一定的机动时间应付突发事件。

14,          设置时间限制。例如,做某些决定时,不应超过3分钟。

15,          聚精会神的做手头的事情。

16,          处理重要事情时,使用大块的时间。

17,          迅速处理困难的事情,等待和拖延不会使它们变容易。

18,          文书工作争取只处理一次。

19,          在行动以前,彻底地思索整件工作。

20,          第一次就做好。

转载于:https://www.cnblogs.com/jiangao/archive/2012/02/27/2369531.html

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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