2.8、项目管理过程基础知识

1、项目管理

将知识、技能、工具和技术应用在项目活动中,以满足项目要求,实现项目目标。

2、项目管理过程

完成项目目标所需要执行的互相联系的行为和活动。2012版PMBOK定义了47个项目管理过程。

3、项目管理过程组:

基于2012版PMBOK的47个项目管理过程,可以划分出5个过程组,分别是:启动、计划、执行、监督与控制、收尾,每个过程都对应其中的一个过程组。
五大过程组各有不同的工作重点,主要描述如下:

1、启动:定义并批准项目或项目阶段;
2、计划:定义和细化目标,并为实现项目目标要解决的问题范围规划必要的行动路线;
3、执行:整合人力和其它资源,在项目的生命期或某个阶段执行项目管理计划;
4、监督与控制:根据测量和监控项目绩效情况,识别与项目管理计划的偏差,并及时纠正,确保项目或阶段目标达成;
5、收尾:正式验收产品、服务或工作成果,有序的结束项目或项目阶段。

五个过程组和PDCA的对应关系分别是:

P(计划)–>计划过程组
D(执行)–>执行过程组
C(检查)–>监控过程组(监督)
A(行动)–>监控过程组(控制,基于问题做改进)
项目管理是一次次有限努力的循环,所以启动过程组是每次循环的开始收尾过程组是是每次循环的结束

4、十大知识领域

项目管理涉及到方方面面,基于47个管理过程,大致可以概括为以下十个方面的知识:
1、项目整理管理
2

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值