togaf架构委员会的工作

文章讨论了架构委员会的会议规范,强调了其在支持质量管控、统一发布和战略对齐中的作用。同时,提到了主数据管理的工具,如数据整合和专门的应用,以及如何通过预包装的解决方案和数据质量检查服务来加速大型项目并适应组织需求。

41.4.1概

应在清晰识别的且具有明确的目的、内容覆盖范围和所定义活动的议程内召开架构委员会会议。

通常,委员会会议将与最佳实践对准,如 COBIT 框架中所给出的 (见50.1.4.1 节)。

这些会议将提供下述事项的关键方向:

支持质量管控资料的制作及相关活动。

通过统一和经授权的发布提供一种正式认可的机制。

提供一种确保架构有效实施的基础性控制机制。

在架构实施与组织申明的战略和目的(业务和T)之间建立并保持联系

识别与契约的偏离,并通过特许或策略更新来规划各项活动,以重新对准契约。

10.3 工具和方法

主数据管理需要一些专门被设计用于实现标识管理的工具。主数据

管理可以通过数据整合工具、数据修复工具、操作型数据存储

(ODS)、数据共享中心(DSH)或专门的主数据管理应用来实现。有

些供应商提供的解决方案可以覆盖一个或多个主数据主题域,另外一些

供应商则通过推广其数据整合软件产品和运行服务的使用来创建自定义

的主数据解决方案。

产品、账户和参与方的打包解决方案以及打包数据质量检查服务可

以快速启动大型程序,结合这些服务可以使组织使用业界最佳的解决方

案,同时将它们整合到组织的总体业务架构中,以满足某些特定的需

求。10.4 实施指南

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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