11、多机构电子政务实施项目:电子发票项目分析

多机构电子政务实施项目:电子发票项目分析

在当今数字化时代,电子政务(e - Gov)已成为政府提升服务质量、提高行政效率的重要手段。然而,多机构参与的电子政务项目实施面临着诸多挑战,成功率普遍较低。本文将深入探讨一个具有代表性的电子政务项目——巴西的电子发票(Nota Fiscal Eletrônica - NF - e)项目,分析其在项目管理知识体系(PMBOK)框架下的管理模式和实践经验。

电子政务项目背景与挑战

信息和通信技术(ICT)的发展为公共管理带来了变革机遇,电子政务概念应运而生。电子政务旨在改善服务交付(e - Services)、提高公共行政内部效率(e - Administration)以及支持公民更多参与政治进程(e - Democracy)。然而,电子政务项目实施面临着诸多困难,如大部分人口缺乏数字接入、政府自身存在文化障碍以及政府机构之间缺乏整合等问题。特别是在多机构参与的电子政务项目中,实现各机构之间的有效整合是项目成功的关键。

研究表明,即使在发达国家,公共部门的ICT项目执行也存在不少失败案例。在发展中国家,情况更为严峻,仅有15%的电子政务项目被认为是成功的。因此,研究和理解有利于电子政务项目管理的因素显得尤为重要。

项目管理知识体系(PMBOK)

PMBOK是项目管理协会(PMI)发布的指南,它整合了项目管理领域的最佳实践,是市场上最全面的指南之一。PMBOK将项目定义为临时的企业,用于创建特定的产品、服务或结果。项目的生命周期包括初始、中间和最终三个阶段。

PMBOK还推荐通过过程管理进行项目管理,将过程分为启动、规划、执行、监控和收尾五个组。同时,项目管理团队除了遵循PMBO

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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