14、掌握 Microsoft Project 2003:项目进度跟踪全攻略

掌握 Microsoft Project 2003:项目进度跟踪全攻略

在项目管理中,有效的进度跟踪是确保项目成功的关键环节。Microsoft Project 2003 提供了一系列强大的功能,帮助我们实现这一目标。下面将详细介绍如何利用该工具进行项目进度跟踪。

1. 项目进度跟踪的重要性

在项目实际工作开始之前,我们主要专注于项目规划,即制定和沟通项目的详细信息。而当工作启动后,项目管理就进入了下一个重要阶段——进度跟踪。进度跟踪意味着记录项目的详细信息,如谁完成了哪些工作、工作完成的时间以及成本等,这些详细信息通常被称为实际值。

跟踪实际值对于正确管理项目至关重要,而不仅仅是进行规划。项目经理需要了解项目团队的表现如何,以及何时采取纠正措施。通过正确跟踪项目绩效并将其与原始计划进行比较,我们可以回答以下关键问题:
- 任务是否按计划开始和结束?如果不是,这将对项目的完成日期产生什么影响?
- 资源完成任务所花费的时间是否比计划的多或少?
- 高于预期的任务成本是否导致项目总成本上升?

2. 不同的跟踪方法

Microsoft Project 2003 支持多种进度跟踪方法,选择哪种跟踪方法应取决于你、项目发起人和其他利益相关者所需的详细程度或控制水平。跟踪项目的精细细节需要你和可能参与项目的资源投入更多的工作。因此,在开始跟踪进度之前,你应该确定所需的详细程度。不同的跟踪详细程度包括以下几种:
- 按计划记录项目工作 :如果项目中的一切都完全按计划进行,这种方法效果最佳。
- 记录每个任务的完成百分比 :可

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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