考虑战略实现干扰和风险双层关联的项目组合风险应对策略选择模型

项目组合受项目组合风险影响无法有效支撑企业战略实现,企业需采取合适的风险应对策略以保证项目组合成功,但目前缺少项目组合风险应对策略选择相关方法.基于此,首先结合信息熵和球形模糊集分析并测度风险对战略实现的干扰程度;然后使用网页链接分析方法和决策实验与评价实验室方法对项目组合中双层风险间关联强度进行分析测度;接着根据上述过程确定风险优先级,引用组合心理账户和后悔理论建立以决策者综合效用值最大化的项目组合风险应对决策模型;最后通过案例分析验证所提出方法的有效性和实用性.结果表明:1)风险对战略实现干扰程度以及风险间关联关系对应对策略选择均有影响; 2)不同应对预算下,风险对战略实现干扰权重变化对应对决策的影响程度不同; 3)较少关注风险对战略实现干扰的决策者,倾向选择能更多应对关联较强风险的策略集;更多注重风险对战略实现干扰的决策者,倾向选择能更多应对项目组合层级风险的策略集.     

软件项目风险应对措施优选的区间模型及其算法

针对软件项目风险应对计划中风险应对措施的优选问题,提出一种区间优化模型.该模型基于项目视角,以风险应对成本和风险水平最小化为目标,结合考虑风险管理者的风险偏好,选出满意的风险应对措施组合.考虑到风险概率和风险损失等参数难以给出精确值,模型采用区间数来表示风险概率和风险损失信息.针对模型的求解,利用区间数距离定义和区间数排序规则,给出一种迭代求解算法.案例分析表明了该模型和算法的有效性和可操作性.     

软件项目风险的可拓评价

将可拓评价应用于软件项目风险评价中。依据物元模型与关联函数理论,分析软件项目风险的各种影响因素,建立可拓评价的物元模型。通过计算该模型综合关联度,得出定量的数值。该数值既表示出软件项目风险的大小,又体现风险转化趋势,有利于制定合理的软件项目风险应对计划。最后通过案例验证该方法的有效性。     

基于风险控制的软件项目过程优化

本文提出一种基于风险控制的软件项目过程评估和优化方法，提出以软件项目风险大小作为评估当前软件项目过程优劣的依据，并从优化软件项目风险控制的视角对软件过程进行优化。给出一个基于风险传递的软件风险优化控制模型和一个动态规划的软件风险控制离散优化算法，以及使用上述方法解决问题的一个示例。本文给出的基于风险控制对软件过程进行事先评估和优化的方法，变以往对软件项目的事后被动控制为事先的积极有效预防，从而可显著提高软件项目的成功率。     

浅谈医院DRG信息系统项目建设期的风险控制

本文通过对DRG信息系统项目建设期的风险识别、评价、应对工作的研究,可以帮助类似项目的管理者预先制定、实施有效的风险控制方案,并防止项目风险类型再次发生,确保项目进度能够按照计划进行,减少项目风险损失。以期为医院DRG信息化建设起到些许参考作用。     

软件风险管理及优化控制

描述并分析了基于CMM的软件风险管理特点,给出一个软件风险优化控制模型及优化控制策略,并设计一个动态规划的软件风险优化控制算法.最后给出使用上述方法解决问题的一个例子.该文的研究为有效地管理和定量地控制软件风险,提高软件项目的成功率提供了有力支持,因而可广泛应用于基于CMM的软件项目风险管理.     

浅谈软件项目的风险管理

本文以信息系统项目管理为例从需求范围,进度,技术,配置管理,团队等方面主要讨论了风险管理的内容。从制定风险计划,识别项目风险与制定风险的应对措施,做好项目风险的控制以及解决冲突等方面进行了阐述,实施过程中采用了定期召开会议,邀请其他专家讨论,加强了团队成员的沟通,周期性识别风险并及时采取措施,提高了项目成功率,保证了项目能够如期保证质量地完成,并通过了用户的验收。     

基于人员能力和风险事件的进度风险分析

为克服传统进度分析方法的不足,根据项目风险理论,提出了基于人员能力和风险事件的软件项目进度风险分析模型ScedRisk。该模型能在已有项目计划及任务人员分配信息的基础上,分析人员能力和风险事件对项目中每个任务影响,并采用蒙特卡洛仿真模拟项目执行过程,综合分析项目进度风险及导致项目延迟的主要风险源,为软件组织制定合理的风险规避策略和科学的项目进度计划提供决策依据。     

软件项目风险管理研究

进行大型的软件项目开发过程中,由于种种难以预见的不确定性因素,会给软件项目带来造成失败的风险.首先介绍了软件风险的基本概念,分析了软件项目风险的特点,以及如何识别软件风险.对项目管理中的风险分析、风险管理进行了详细地探讨,提出对风险进行量化管理.最后对软件开发过程中各阶段的风险进行了分析和研究,给出了减轻或防止风险发生的几种方法.研究软件项目风险管理对于软件开发、软件项目管理及软件产品质量都具有重要意义.     

基于CMMI的软件项目风险缓解策略优化模型研究

在基于CMMI的软件工程实践过程中，风险管理被集成在CMMI框架下的第三级，与过程管理融于同一个框架之中。因此，基于CMMI的软件项目风险管理能够得到来自组织的有效信息，使软件开发朝着有规律、可预测的方向发展。本文针对目前基于CMMI的软件项目风险管理尚缺乏有效技术支持的现状，初步探讨了风险响应计划的制定问题，并针对实际提出一种风险缓解策略优化模型，为软件项目管理人员的风险决策提供辅助手段。     

Managing risk in semiconductor manufacturing: A stochastic predictive control approach

The paper proposes a method to optimize the cost and time of a project. The method considers principles from risk management and applying model predictive control (MPC). The control variables (continuous or discrete) are the mitigation actions that must be executed in order to reduce risk exposure. Risk impacts are considered to be stochastic variables to model uncertainties that could potentially appear. As a consequence, a stochastic mixed integer quadratic optimization problem is obtained. Furthermore, Monte Carlo simulation is executed by considering random variables on different variables. A real-life risk management problem related to the construction of semiconductor manufacturing facilities is presented. The given solution illustrates the effectiveness of the method.     

Modeling and risk analysis of virtual project team through project life cycle with fuzzy approach

The ongoing revolutions in e-business and progresses of IT and communication, has resulted in the increasing number of companies with formal virtual project teams. In such situation, Uncertainty analysis gains more importance, being conducted within risk management framework. In this paper, based on the six phases of risk management procedure in PMBOK methodology, a risk management process in virtual projects is introduced. In qualitative analysis phase (of PMBOK methodology), the most effective factors of project management in virtual project teams are prioritized. In quantitative analysis phase, for the very first time, “Fuzzy Linear Programming Model” is employed to assess project risks based on project life cycle. Also given time and budget constraints, a method for developing appropriate strategies of reacting to each risk factor is introduced. We use GAMS (General Algebraic Modeling System) to select these strategies. Finally, we test our model in a numerical example, as evidence.     

A simulation-based risk network model for decision support in project risk management

This paper presents a decision support system (DSS) for the modeling and management of project risks and risk interactions. This is a crucial activity in project management, as projects are facing a growing complexity with higher uncertainties and tighter constraints. Existing classical methods have limitations for modeling the complexity of project risks. For example, some phenomena like chain reactions and loops are not properly taken into account. This will influence the effectiveness of decisions for risk response planning and will lead to unexpected and undesired behavior in the project. Based on the concepts of DSS and the classical steps of project risk management, we develop an integrated DSS framework including the identification, assessment and analysis of the risk network. In the network, the nodes are the risks and the edges represent the cause and effect potential interactions between risks. The proposed simulation-based model makes it possible to re-evaluate risks and their priorities, to suggest and test mitigation actions, and then to support project manager in making decisions regarding risk response actions. An example of application is provided to illustrate the utility of the model.     

项目组合交互风险的网络聚类及协同演化研究

将交互关系纳入项目组合风险研究框架,分析项目组合交互风险网络复杂性及其演化规律。从交互关系分类入手,将项目组合表征为由多个子系统相互作用构成的交互耦合网络,并提出了基于直觉模糊生态聚类算法的项目组合交互风险网络聚类识别模型;基于扩展的Lotka-Volterra方程建立项目组合交互风险协同演化模型,对比研究具有竞争、共生和偏利偏害效应的项目组合交互风险演化规律。研究表明,项目组合风险效率最大化及系统稳定性的关键在于项目组合交互关系及其强度,同时合理控制组合配置比例。     

基于度量的嵌入式软件缺陷风险分析研究

通过对COSMIC-FFP模型的扩展优化提出了嵌入式软件系统度量的方法,从而解决了COSMIC-FFP模型不支持对含有复杂数学算法的嵌入式实时系统度量的问题,基于软件规模度量提出了软件缺陷度量的方法。通过对软件规模的准确度量和对软件缺陷风险的分析,发现软件项目过程风险管理的不足,达到降低软件项目过程风险的目的。     

考虑风险的大型工程项目多目标均衡优化

研究带有风险考量的大型工程项目调度问题,将调度方案的风险作为计划制定的目标之一,给出调度方案风险值的计量方法和相关原则,构建工程项目工期-成本-质量-风险多目标优化模型。基于关键路径法和活动时差,提出项目调度局部优化算法,用于改进基于分解的多目标进化算法。实例验证结果表明,该模型与算法可有效解决工程优化问题。     

基于活动工期风险和资源约束风险的缓冲大小计算方法

提出一种不确定情况下考虑活动工期风险和多资源约束风险的缓冲大小计算方法. 首先, 运用贝叶斯网络技术分析关键风险因素, 评估其造成的活动工期风险; 其次, 通过资源流网络方法衡量资源约束风险, 进而提出合理的缓冲配置方法以构建稳定的关键链调度计划. 通过算例分析和比较研究, 验证了所提出方法兼具有效性和实用性, 能够在保证较高按时完工率的同时, 有效缩短项目工期并保持进度计划稳定.