6、企业云采用战略的生命周期解析

企业云采用战略的生命周期解析

企业云采用战略的生命周期解析

1. 云采用战略的前期准备

1.1 获得高管支持

在云采用的过程中,识别并获得必要高管的支持至关重要。高管支持者需具备做出有约束力决策的权力,并且愿意行使这一权力。因此,需要积极培养高管支持者。

1.2 初始规划的关键成果

初始规划会产生以下关键工作成果:
- 业务背景 :描述组织采用云的未来愿景,例如实现新的商业模式或获得新的能力。
- 高层计划 :不仅仅是甘特图,还应包括项目计划、预期实现的业务成果、项目负责人、衡量项目成功的指标、需要管理的依赖关系和风险等。

1.3 理解企业目标与云愿景

企业需要明确自身的目标和宗旨,这有助于制定切实可行的云采用战略。具体而言,需要在以下领域理解企业的目标和宗旨:
- 未来 12 个月内业务需要推向市场的新能力。
- 目前因上市时间需求而受限的服务或应用程序。
- 保留资本或避免运营费用的机会。
- 为消费者、客户或设备提供普遍访问的要求或需求。
- 提高可扩展性的需求。

2. 评估企业是否准备好采用云

2.1 云愿景与业务转型

将对企业目标和需求的理解融入云愿景的形成,为使云计算对企业产生变革性影响提供业务背景。这意味着随着与技术相关的业务风险被识别和管理,技术的业务用途会发生变化;同时,IT 排队现象作为创造新业务能力的障碍将被消除。

2.2 云采用战略的治理规划

需要对云采用战略进

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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