DAR访谈问题

本文介绍了在项目管理和重大决策中应用DAR(Decision Analysis and Resolution)的方法,包括何时建立决策分析报告、如何建立评价准则、识别候选方案、选用的评价方法、评估备选解决方案的步骤,以及最终决策报告的内容和分发对象。通过实例展示了如何在面临技术选择时,如MyEclipse + tomcat7 + Mysql,权衡利弊并考虑风险做出决策。

DAR:Decision Analysis and Resolution 决策分析

在采购、招标、选择架构、项目出现问题的时候,或者做出重大管理方面的决策时往往需要一套系统的方法来选择一个方案,在这个时候,我们用以下几个步骤来确定最后的方案。

1、为什么要建立决策分析报告?哪些问题将要进行决策分析?

使用程序化的管理方法来解决重大的技术和管理问题,例如:
1)中高风险的决策问题
2)进度延期达到一定百分比或天数,如:15%,10天等,影响项目目标的达成
3)技术方案确定
4)能够重大的降低成本、提高质量、缩短开发周期、降低风险
5)采购金额达到一定数值时,如30万

 

2、评价准则是怎么建立的?

制定权重,不同的评价准则权重也不同,权重的设定要采用统一的标准进行量化,例如:10分制、百分制
一般来说评价准则不宜太多,选取4~6条最核心的即可,这样有利于提高决策效率

建立评价准则可能要考虑:
客户需求、技术限制、风险、项目以及组织环境影响、项目假设和约束

 

3、如何识别候选方案?识别了几个候选方案?

识别候选方案的方法:
1)和相关干系人一起头脑风暴、研讨会等
2)进行市场\ 技术调查研究

在项目早期信息比较缺乏,候选方案可能不多,随着进展,信息增多,可能会开发更多的候选方案,越早确定候选方案,决策的可靠度越高,对项目的影响越小,至少要有两个候选方案

 

4、选用了什么评价方法评价候选方案?

仿真,模拟、专家法、工程研究等;

### Li DAR介绍 Li DAR即激光雷达(Light Detection and Ranging),是一种用于精确获得三维位置信息的传感器,它通过向目标发射激光束并测量反射光的时间来确定目标的距离,具有高精度、高分辨率等特点,在诸多领域发挥着重要作用。 ### Li DAR原理 Li DAR的工作原理基于激光测距,其核心是测量激光从发射到返回的时间间隔(飞行时间,TOF)。具体过程为:Li DAR系统发射一束激光脉冲,当激光脉冲遇到目标物体时,部分激光会被反射回Li DAR接收器。系统通过精确测量激光脉冲从发射到接收的时间差,结合光速,就能计算出Li DAR与目标物体之间的距离。公式为:$d = \frac{c\times t}{2}$,其中$d$是距离,$c$是光速,$t$是飞行时间。此外,Li DAR通常会以一定的频率不断发射激光脉冲,并通过旋转或其他扫描方式对周围环境进行多角度探测,从而获取大量的距离数据点,这些数据点组合起来就形成了目标物体或场景的三维点云图像。 ### Li DAR应用 - **自动驾驶领域**:Li DAR是自动驾驶汽车的核心传感器之一,它能够实时、精确地构建车辆周围环境的三维模型,帮助车辆识别道路、障碍物、其他车辆和行人等,为自动驾驶决策提供关键的环境信息,确保行车安全和规划合理的行驶路径。 - **测绘领域**:在地形测绘、城市建模等方面,Li DAR可快速获取大面积区域的高精度三维地形数据。通过搭载在飞机或无人机上的Li DAR系统,可以高效地对山脉、森林、城市等进行测绘,生成高精度的数字高程模型(DEM)和三维城市模型,为城市规划、土地管理、资源勘探等提供重要的数据支持。 - **机器人领域**:服务机器人、工业机器人等可利用Li DAR实现自主导航和环境感知。机器人通过Li DAR获取周围环境的三维信息,能够实时规划运动路径,避开障碍物,实现高效、安全的自主移动和操作。 - **林业领域**:Li DAR技术可用于森林资源调查,通过对树木的三维结构进行精确测量,获取树木的高度、胸径、冠幅等参数,从而估算森林的生物量、蓄积量等,为森林资源的管理和保护提供科学依据。 ```python # 以下是一个简单的模拟Li DAR测距的Python代码示例 def lidar_distance(time_of_flight): speed_of_light = 299792458 # 光速,单位:米/秒 distance = (speed_of_light * time_of_flight) / 2 return distance # 假设飞行时间为0.000001秒 time = 0.000001 distance = lidar_distance(time) print(f"测量的距离为: {distance} 米") ```
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