转发同事的总结:做好准备

    E项目是一个省建项目,一期建设已经完成,二期的建设重点是在部分地市做省市一体化的实施,现在已经基本完成S市的实施试点项目E1,准备着手第二批的地市实施,为此我们先做了一次Z公司的摸底交流工作,以下是E1项目经理对此次交流的总结。 


大家好,

    今天我们去了Z公司进行对E项目的交流,印象较为深的是需要我们做好准备,做好准备,做好准备。

 

        做好推广介绍会准备。准备好对方接口人手上得到一手的资料。不要等到同事通知推广啦要开项目讨论会才去充忙准备PPT和演示环境。我们隐约得到的消息说是只有IT部门,那么我们就准备重点介绍了技术框架性的材料。后来发现还有其他业务部门的人员来参加,人家还准备跟你交流需求。接口人已安排了需求交流的事情,但我们不知道。以后要第一时间取得接口人的联系方式,并且知会他们通知的邮件也抄送给我们,好让我们更好的协助工作;准备好演示环境,不要想当然地认为Z公司就能网连省移动,多点危机感,把PPT COPY到不同的机器并且在机器上进行部署演示DEMO和录制DEMO视频以备之需。

        做好遭遇推广不顺利的准备。每个地市都有自己的个性化需求,省公司的一个项目在下面推广一定会有不同的阻力。今天的Z公司的XXX部就提到其中一个模块好看不好用,意义不大。不要悲观,要去分析他们个性化需求,当这是他们的刚性需求,他们有这些想法也是很合理的。

        做好接下来的调研的摸底准备。除了演讲PPT外,要做好每个部门的业务骨干的摸底。方便下次需求人员进场时快速定位到合适的业务人员。


     打无准备之仗乃兵家大忌,我们做项目也一样。做事情前,周全的考虑问题,规避提前欲知的风险,充分的准备,是我们每个项目经理必须具备的基本素质,也是我们职业性的体现。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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