17、项目规划:创建WBS、沟通计划与质量标准识别

项目规划:创建WBS、沟通计划与质量标准识别

1. 项目范围基线

项目范围基线由批准的项目范围说明书、工作分解结构(WBS)和WBS词典组成。这些文件共同详细描述了项目的所有工作,是后续制定进度计划、分配资源以及监控项目工作的基础。如果WBS构建良好,将为后续的规划过程提供极大的帮助,因为许多后续过程的完成都依赖于准确和完整的项目范围说明书和WBS。

2. 沟通计划
  • 重要性 :良好的文档记录和沟通是项目成功的关键。项目管理者应时刻关注信息是否有文档记录,同时要明确利益相关者的沟通需求,包括信息类型、格式、分发频率和负责人等。
  • 沟通规划输入
    • 企业环境因素
    • 组织过程资产
    • 项目范围说明书
    • 项目管理计划中的约束和假设元素
      其中,组织过程资产中的经验教训和历史信息对于沟通规划尤为重要,可避免重复过去的错误。
  • 沟通规划工具和技术
    • 需求分析 :通过分析公司和部门组织架构图、利益相关者关系、项目涉及的其他部门和业务单元等信息,确定利益相关者的沟通需求。同时,要确保沟通的信息对利益相关者有价值,避免信息过载。项目沟通涉及多人,可使用沟通网络模型来理解人员关系和沟通渠道数量,计算公式为: n (n – 1) ÷ 2 (n为参与者数量)。
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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