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內容簡介

　　大數(shù)據(jù)驅動的管理與決策呈現(xiàn)出高頻實時、深度定制化、跨組織整合、多主體決策等特性。以大數(shù)據(jù)驅動的管理與決策為研究對象，充分發(fā)揮管理、信息、數(shù)理、工程項目等多學科合作研究的優(yōu)勢，著重研究大數(shù)據(jù)驅動的管理與決策理論范式，大數(shù)據(jù)管理與決策價值分析與發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)分析方法與支撐技術是學術界、產業(yè)界以及政府部門的重要研究課題。因此，本書研究既具有一定的理論價值又具有較強的現(xiàn)實意義，通過多項目關鍵鏈資源配置問題及其配置深入研究基礎上構建了大數(shù)據(jù)驅動下多項目關鍵鏈資源配置理論模型為解決項目關鍵鏈資源配置問題提供了新的研究思路及新的理論基礎，有效、科學地解決了大數(shù)據(jù)驅動下多項目關鍵鏈資源的有效配置問題。

作者簡介

　　男，湖南邵陽人，博士，副教授，碩士生導師，研究方向為大數(shù)據(jù)與運營管理。長期從事生產運作管理、系統(tǒng)優(yōu)化與機器學習、大數(shù)據(jù)等方面的教學與科研工作，已在《Renewable Energy》《Engineering Applications of Artificial Intelligence》《Mathematical Problems in Engineering》《管理評論》《管理學報》《計算機集成制造系統(tǒng)》《系統(tǒng)工程》等刊物上發(fā)表論文三十多篇。

圖書目錄

第1章緒論
1．1 研究背景與研究意義
1．2 文獻綜述
1．3 研究思路與研究內容
1．4 本章小結
第2章多項目管理及統(tǒng)計學習理論
2．1 多項目管理內涵、理論與方法
2．2 項目關鍵鏈及資源理論
2．3 統(tǒng)計學習理論與方法
2．4 本章小結
第3章數(shù)據(jù)驅動下多項目關鍵鏈資源GBOR測定
3．1 項目族及其多項目GWBS模型構建
3．2 多項目關鍵鏈資源GBOR研究
3．3 基于不確定性粒計算的多項目關鍵鏈資源GBOR研究
3．4 多項目關鍵鏈資源GBOR測定研究
3．5 本章小結
第4章數(shù)據(jù)驅動下多項目關鍵鏈資源熵及其識別
4．1 多項目關鍵鏈資源參數(shù)及緩沖設計
4．2 多項目關鍵鏈資源熵測定
4．3 基于高斯分布的云模型構建
4．4 基于云模型的多項目關鍵鏈識別及其分析研究
4．5 本章小結
第5章數(shù)據(jù)驅動下多項目資源配置模型及其應用研究
5．1 多項目關鍵鏈資源配置問題及其特征參數(shù)
5．2 基于云模型的粒計算分類向量機模型研究
5．3 基于多屬性的多項目關鍵鏈資源配置模型構建
5．4 數(shù)據(jù)驅動下基于學習效應的多項目關鍵鏈資源配置模型構建
5．5 數(shù)據(jù)驅動下多項目資源優(yōu)化配置理論與方法研究
5．6 數(shù)據(jù)驅動下基于項目反應理論的多項目資源優(yōu)化配置方法研究
5．7 本章小結
第6章多項目關鍵鏈資源配置算法及魯棒性研究
6．1 多目標粒子群算法
6．2 基于云模型的混合量子粒子群算法
6．3 基于混合量子粒子群算法的多項目關鍵鏈資源配置研究
6．4 多項目關鍵鏈資源配置模型及算法魯棒性分析
6．5 本章小結
第7章總結與展望
7．1 研究結論
7．2 研究展望
參考文獻
附錄A MP_j90相關參數(shù)的實驗結果
附錄B MP_j90工序云參數(shù)實驗結果