导读:本文包含了迭代计划论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:计划,迭代,迭代法,控制系统,敏捷,车间,方法。
迭代计划论文文献综述
陶君,王绍宇[1]（2019）在《智能跑步机项目迭代进度计划探析》一文中研究指出进度计划是IT项目进度管理的重要组成部分,由于敏捷开发和迭代式开发方法在中小型IT企业中的广泛使用,如何制订合理的迭代进度计划成为决定IT项目进度管理是否高效的重要因素。论文以某智能跑步机研发项目中的迭代进度计划为研究对象,分析了制定进度计划的流程与方法,探讨了如何制定以经济价值优先的进度计划。论文结合具体实际项目探析了小周期迭代式敏捷开发方式如何能较好满足中小IT企业快速灵活开发的实际项目需求,有效地提升了项目进度管理的效率。(本文来源于《中国管理信息化》期刊2019年19期）
杨耀青,张奂雅,李梦珊,胡利娟[2]（2017）在《创业巨“龙” 碑林腾飞》一文中研究指出4月22日，西安市碑林区重磅发布扶持创新创业计划——《西安市碑林区双创“龙腾计划”（2017—2021年）》，奏响了全市“创业西安”行动的序曲，吹响了碑林区创新升级、服务升级、转型升级新驱动力的集结号。新的时代，新的篇章。碑林区将在创新创业的浪(本文来源于《西安日报》期刊2017-04-27）
江卉,田原[3]（2017）在《自动驾驶，“越过山丘”送快递》一文中研究指出一键启动、无人驾驶，您的快递在自动驾驶卡车的护送下，不分昼夜一站到家……19日，武汉光庭信息技术有限公司与北汽福田联合研发的自动驾驶卡车正式发布。这款概念车的亮相，意味着自动驾驶技术正抢滩卡车产品，自动驾驶卡车商用不再遥远。汉产无人汽(本文来源于《湖北日报》期刊2017-04-22）
庄建发,管凯,田华斌,陈大朝[4]（2014）在《迭代次数对CMSXIO4.64制定鼻咽癌调强计划时子野权重优化的影响》一文中研究指出目的探讨CMSXIO4.64制定鼻咽癌调强放疗计划,子野权重优化时迭代次数的选择对计划结果的影响。方法选择10例鼻咽癌放疗病例,采用CMSXIO4.64制定调强放疗计划。在SWO过程中,调整迭代次数形成不同计划,在不影响临床靶区剂量要求的前提下,比较其子野数,机器跳数及正常组织受照剂量。结果对同一个患者在一定范围内的选择迭代次数进行SWO,形成的不同计划之间相比较,总机器跳数和子野数变化不明显。同时脑干、脊髓和腮腺的受照剂量基本没变化。结论在使用CMSXIO4.64制定鼻咽癌的调强放疗计划过程中,适当的缩减迭代次数进行SWO,能在不增加机器跳数、子野数和危及器官受照剂量的条件下,缩短计划的优化时间,提高物理师的工作效率。(本文来源于《实用癌症杂志》期刊2014年01期）
杨文镕[5]（2012）在《一种基于迭代历史数据的敏捷估算和计划方法》一文中研究指出随着社会对软件需求的不断增加,软件规模和复杂度在逐渐增大。超出预期的时间和成本范围内完成的项目增多,某些项目甚至在投入了大量时间和精力之后中途被迫取消。不充分的项目估算问题是导致项目超出预期的重要原因之一。敏捷软件开发通过快速迭代,最先开发最重要的功能来减少不充分准确的估算带来的负面影响。然而,准确的估算作为项目范围确定、进度计划、人员安排、优先级处理等的基础,是必须的,对敏捷软件开发的估算进行研究仍是必要的。在估算领域,利用历史项目数据作为估算提供客观的参考的思想有着广泛的应用。在敏捷软件开发的典型估算方法中,例如计划扑克方法,没有对历史数据进行定义和整理分析,主要依赖于估算人员的主观判断,在某些情况下可能只能提供有限的估算准确性。另外,传统做法中,由于历史项目毕竟在某种程度上与当前项目环境存在差异,而且历史数据的反馈周期较长或其他一些因素可能导致数据的参考难度较大。本文利用敏捷软件开发快速迭代、多迭代的特点,通过搜集、整理和分析当前项目的历史迭代周期的数据,来逐个迭代地调整和提高估算准确性,从而为项目提供更准确的估算和计划。主要应用的方法包括模糊逻辑和一元线性回归模型。具体的发布计划和迭代计划中的故事／任务规模估算方法有所不同。基本思想如下：首先,应用模糊逻辑估算具体用户故事／任务的规模,规模尺度为很小(VS)、小(S)、中(M)、大(L)、和很大(VL)。其次,查询由历史数据汇总整理得出的相关规模表,得出具体规模对应的平均耗用时间。最后,统计规模相同的用户故事／任务的项数,并依次乘以对应平均耗用时间,再求和得到所有用户故事／任务需要的总耗用时间的估算值。另外,在使用故事点估算用户故事的第一个发布周期,使用一元线性回归拟合故事点和耗用时间,以更贴近实际地更新发布计划。本篇文章提出一种通过研究和分析历史迭代周期的数据来逐个迭代的调整估算和计划的准确性的敏捷估算和计划方法。使用模糊逻辑的粗略规模尺度作为主要的估算代理,取代通常使用的数值尺度的故事点,降低估算难度的同时,通过历史数据统计分析来提高估算准确度。另外,区别于某些估算方法例如PSP中对完成设计之后的实现阶段的对象利用模糊逻辑思想进行估算的方法,将模糊逻辑思想应用于敏捷软件开发中的计划阶段对描述用户需求的用户故事进行估算,有助于制定计划并且提高计划适应需求变化的能力。(本文来源于《南京大学》期刊2012-05-01）
熊福力,严洪森[6]（2012）在《基于交替迭代遗传算法的多级车间生产计划与调度的集成优化》一文中研究指出为了提高多级生产系统的运作效率,研究了一类多周期的多级车间生产计划与调度的集成优化问题,该生产系统由一级混批Job-shop车间和一级混流装配车间串联而成.首先建立了该类集成优化问题的混合整数规划模型,该模型从上下游生产车间的需求关系出发,综合考虑上下游车间的物料平衡、设备负荷以及开工位置等约束条件,同时满足优化上下游生产线的费用目标.然后提出了一种交替式混合遗传协调优化算法求解该集成优化问题,其主要思想是给定计划用一种混合遗传算法求调度,反过来给定已求调度用另一种混合遗传算法求取新计划,如此不断交替使用2种混合遗传算法实现计划与调度的同时优化.仿真结果证明了该方法的可行性和有效性.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2012年01期）
熊福力,严洪森[7]（2011）在《基于交替迭代遗传算法的成批车间生产计划与调度的集成优化》一文中研究指出研究了一类零部件混批生产车间需要加工准备的多周期成批生产计划与调度的集成优化问题,建立了生产计划和调度集成优化的非线性混合整数规划模型。并提出了一种交替式混合遗传协调优化算法求解该集成优化问题。其主要思想是给定计划用一混合遗传算法求调度,反过来给定已求调度用另一混合遗传算法求取新计划,如此不断交替使用两个混合遗传算法实现计划与调度的同时优化。仿真结果证明了该方法的可行性和有效性。(本文来源于《制造业自动化》期刊2011年10期）
曹细玉[8]（1999）在《最小比值旋转迭代法在生产计划中的应用》一文中研究指出曹细玉．最小比值旋转迭代法在生产计划中的应用．本文通过用最小比值旋转迭代法制定生产计划的实例，向管理人员介绍计算性规划最优解的一种简单而易行的方法(本文来源于《数理统计与管理》期刊1999年06期）
刘光宇[9]（1994）在《大型水火电系统最优发电计划动态参数迭代法》一文中研究指出本文提出了一种动态参数迭代法，旨在解决大型水火电系统特别是对于包含大量水电的混合电力系统的最优发电计划问题．(本文来源于《水电能源科学》期刊1994年01期）
赵道致,邹斯勤[10]（1987）在《多地区互联系统机组的计划检修——基于累加量法的最小累积风险度迭代算法》一文中研究指出本文主要讨论了两个问题:一是在累加量法的基础上,给出了在等值持续负荷曲线ELDC上求解等效支援发电机EAU的方法,从而计算出互联系统中各地区的失负荷概率LOLP及期望不供电电量EENS等风险度指标。二是根据计划检修周期内各个子时段的累积风险度最小原则,用迭代算法求解出互联系统各地区机组检修计划。(本文来源于《华北电力技术》期刊1987年03期）
迭代计划论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
4月22日，西安市碑林区重磅发布扶持创新创业计划——《西安市碑林区双创“龙腾计划”（2017—2021年）》，奏响了全市“创业西安”行动的序曲，吹响了碑林区创新升级、服务升级、转型升级新驱动力的集结号。新的时代，新的篇章。碑林区将在创新创业的浪
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
迭代计划论文参考文献
[1].陶君,王绍宇.智能跑步机项目迭代进度计划探析[J].中国管理信息化.2019
[2].杨耀青,张奂雅,李梦珊,胡利娟.创业巨“龙”碑林腾飞[N].西安日报.2017
[3].江卉,田原.自动驾驶，“越过山丘”送快递[N].湖北日报.2017
[4].庄建发,管凯,田华斌,陈大朝.迭代次数对CMSXIO4.64制定鼻咽癌调强计划时子野权重优化的影响[J].实用癌症杂志.2014
[5].杨文镕.一种基于迭代历史数据的敏捷估算和计划方法[D].南京大学.2012
[6].熊福力,严洪森.基于交替迭代遗传算法的多级车间生产计划与调度的集成优化[J].东南大学学报(自然科学版).2012
[7].熊福力,严洪森.基于交替迭代遗传算法的成批车间生产计划与调度的集成优化[J].制造业自动化.2011
[8].曹细玉.最小比值旋转迭代法在生产计划中的应用[J].数理统计与管理.1999
[9].刘光宇.大型水火电系统最优发电计划动态参数迭代法[J].水电能源科学.1994
[10].赵道致,邹斯勤.多地区互联系统机组的计划检修——基于累加量法的最小累积风险度迭代算法[J].华北电力技术.1987
论文知识图
