X型领导的箴言

X理论与Y理论在团队管理中的应用

McGregor提出X理论和Y理论:

 

1 X理论,讲求性本恶,对属下需要严加管理

 

2 Y理论,讲求性本善,对属下比较和蔼,多依靠属下的自我管理

 

加入一个全新的团队,很快就可以了解得到团队领导的性格特点,通常来说,对于X型领导会比较严厉,做事有些压抑,而Y型领导会比较和善,做事相对开心一些。

 

其实在一个团队内工作,无论是压抑,还是开心,最好是个人高绩效与团队高绩效双丰收,这是一个多赢的局面。

 

如果你作为一个新提拔的X型领导,这里有几句寄语提醒一下,X型领导风格的团队,管理者一般会针对员工的特点,采取硬措施和软措施,软措施为奖励、激励和指导等,硬措施为惩罚和监督管理。X型管理风格会让团队成员感觉压力很大,在严密的管理下和严厉的惩罚措施下,会让团队成员丧失积极性,比如原本可以继续优化的代码,不愿再花时间和精力进行优化,只是应付了事。

 

对于几名成员的小型团队,X型风格的主管会由于身先士卒而影响不大;如果没有一定奖励措施,对大的系统,项目团队很难保持绩效。

 

建议X型的项目经理,在初期身先士卒带出几个拥笃自己的“子弟兵”,逐步公布绩效奖罚制度和明确团队纪律,逐步扩大团队,这些绩效奖罚制度应该由公司高层予以确认,以免事后无法兑现,导致团队成员失望而大量离职。

 

X型领导编制的项目计划通常很紧吧,建议X型领导与属下一起商议后备量,以免项目中后期加班加点过于频繁,导致士气下滑。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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