1、深入解析 Microsoft Office Project Server 2007:从部署到应用的全面指南

深入解析 Microsoft Office Project Server 2007:从部署到应用的全面指南

1. 项目管理基础与准备

1.1 企业项目管理概述

在企业项目管理领域,2007 年带来了诸多新特性。企业需要以企业级视角思考项目管理,理解重点领域的应用,为组织的成功做好准备,并有效管理组织变革。例如,在准备组织方面,要确保员工具备相应的技能和知识,以适应新的项目管理系统。

1.2 理解项目服务器作为企业项目管理解决方案

Microsoft Office Project Server 2007 具有一系列重要特性,包括 Project Web Access 2007 和 Project Professional 2007 的主要功能。了解这些组件对于有效利用该系统至关重要。以下是部分主要功能的对比:
| 组件 | 主要功能 |
| — | — |
| Project Web Access 2007 | 提供项目信息的在线访问和协作功能 |
| Project Professional 2007 | 支持项目计划的创建和管理 |

1.3 启动 EPM 实施

启动 EPM 实施需要审查和整合组织因素与流程,获得项目授权,并制定项目计划。具体步骤如下:
1. 审查组织现有的项目管理流程和文化。
2. 获得高层领导的授权和支持。
3. 制定详细的项目计划,包括时间表和资源分配。

2. 规划项目服务器实施

2.1 规划组织流程和角色

在规划阶段,需要理解项目模型,定义 EPM

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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