59、Microsoft Office Project Server 2007 管理指南

Microsoft Office Project Server 2007 管理指南

在使用 Microsoft Office Project Server 2007 时,有效的管理和配置能够提升项目管理的效率和准确性。下面将详细介绍其队列管理和操作策略管理的相关内容。

1. 队列管理
1.1 关闭项目/任务

若要防止任务状态被更改,可使用“关闭任务以更新”页面。具体步骤如下:
1. 在服务器设置的“时间和任务管理”部分选择“关闭任务以更新”,将显示“关闭任务以更新”页面。
2. 从下拉列表中选择项目,项目和任务将显示在“选择任务”部分。
3. 为要关闭的项目或单个任务选择“锁定”复选框。
4. 点击“发布”按钮,发布对计划所做的所有任务更新。

1.2 管理队列作业

“管理队列作业”页面可用于查看队列中所有作业的当前状态,还能执行以下操作:
- 设置查看作业的标准,以协助调查成功/失败情况。
- 重试或取消作业。

更改队列显示标准的步骤如下:
1. 在服务器设置的“队列”部分选择“管理队列”,显示“管理队列作业”页面。
2. 更改以下一项或多项标准:
- 过滤类型 :可过滤作业网格中显示的作业类型,选项包括“按状态”“我的作业”“按项目”或“按 ID”,所选选项会更改页面中的其他选项。
- 作业历史记录 :可设置日期范围和要显示的最大行项目数。
- 作业类型 :可隔离特定的队列作业,以便对项目服

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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