[理论]Work Breakdown Structures-WBS

WBS-Work Breakdown Structures:工作分解结构

本文的目的是通过介绍PMI的关于工作分解结构的标准,让大家对WBS的概念,优点有一定的了解,并在日常的项目管理工作中积极的应用和推进。

 

首先我们对WBS做一个大致的了解。

我们可以通过把项目分割成小的模块来增强项目的可控性。WBS不是讲述流程或者计划表,而是对于项目的成果物进行更加详细的分割与定义。他可以减轻其他项目流程的工作压力,比如说制定预算,制定项目计划,制定人力资源计划,风险分析以及其他的项目控制和绩效测量。

 

WBS具有以下的特征:

1,支持对达到目标以及明确成果的所有工作的定义

2,阐述对于成果物继承关系的定义,这个成果物继承关系被组织成一种父子关系

3,作为可交付成果的目标和明确的成果,在一定程度上,WBS可以被认为是可交付的分解结构

因此,WBS是可交付的,跟目标紧密相连的,继承的,分解的。

 

WBS主要有以下的作用:

1,定义所有的项目工作,并且只定义项目的工作,明确项目范围

2,反映下属工作,确保工作的正确性。

3,提供变更控制的基准线

4,对其他项目管理流程的主要输入,比如说人力资源计划,估计预算,制定日程表以及风险定义

5,提供了一个项目控制,绩效监督,与主要项目干系人交流的基石。

6,确保项目工作与责任分割矩阵以及组织分割矩阵的正确对应。

 

在一个项目中,失败的原因有多种多样,但是很多原因都可以追溯到一个蹩脚的,不合理的WBS.因此作为项目经理,应该重视WBS的制定。

一个蹩脚的,不合理的WBS可能会导致下面的一些后果:

1,不完全的项目定义会导致项目延期

2,不明确的工作分配,目标,成果物

3,项目范围蔓延或者不可控,经常进行范围变更

4,预算超支

5,遗漏的可交付成果或者延时间延误

6,不可用的产品或功能

7,一些产品功能无法进行交付

 

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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