32、掌握项目管理:任务与成本跟踪全攻略

掌握项目管理:任务与成本跟踪全攻略

1. 任务与分配的实际和剩余值跟踪

在项目管理中,准确跟踪任务和分配的实际与剩余值至关重要。对于已分配资源的任务,可输入整个任务或特定分配的实际和剩余工作值。以下是不同资源分配情况下,实际工作值的处理方式:
- 单一资源分配 :若任务仅分配了一个资源,为任务或分配输入的实际工作值将同时适用于任务和资源。例如,记录分配于3月21日开始且有5小时实际工作,这些值也适用于任务。
- 多资源分配(任务层面) :若任务分配了多个资源,为任务输入的实际工作值将根据分配单位分配到各个分配中。当不关注单个分配的细节时,这种方式较为合适。
- 多资源分配(分配层面) :若任务分配了多个资源,为一个分配输入的实际工作值将汇总到任务,但不影响该任务的其他分配。当单个分配的细节很重要时,这种方式更适用。

下面通过一个具体的操作流程来展示如何记录任务级和分配级的实际值,以及信息在任务和分配之间的汇总或分配情况:
1. 打开项目文件 :打开 Short Film Project 14b 文件,可通过 \My Documents\Microsoft Press\Project 2003 Step by Step\Chapter 14 Advanced Tracking 文件夹找到,也可通过点击 Start -> All Programs -> Microsoft

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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