| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第14-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 IT项目组合管理的特点 | 第15-18页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第18-21页 |
| 1.3.1 拟解决的问题 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3.3 主要创新点 | 第20-21页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第21-23页 |
| 2 相关研究工作 | 第23-42页 |
| 2.1 项目组合管理方法 | 第23-28页 |
| 2.1.1 项目组合管理框架和模型 | 第24页 |
| 2.1.2 项目组合的规划 | 第24-26页 |
| 2.1.3 项目组合的评价 | 第26-27页 |
| 2.1.4 项目组合的调整 | 第27页 |
| 2.1.5 项目组合的研究前沿 | 第27-28页 |
| 2.2 智能协同管理 | 第28-34页 |
| 2.2.1 智能管理与人机协调 | 第28-30页 |
| 2.2.2 协同学与协同管理 | 第30-32页 |
| 2.2.3 大系统控制论和协调管理 | 第32-34页 |
| 2.3 人工社会相关研究 | 第34-41页 |
| 2.3.1 人工生命和智能体 | 第34-36页 |
| 2.3.2 群体智能和多智能体系统 | 第36-38页 |
| 2.3.3 人工社会与社会计算 | 第38-40页 |
| 2.3.4 复杂网络理论 | 第40-41页 |
| 2.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 3 IT项目组合时空协同智能管理WFR/3M方法 | 第42-59页 |
| 3.1 问题描述 | 第42-43页 |
| 3.2 桑蚕养殖的启示 | 第43-46页 |
| 3.3 WFR/3M的基本思想、结构与机制 | 第46-51页 |
| 3.3.1 WFR/3M的基本思想 | 第46-47页 |
| 3.3.2 WFR/3M的分层递阶控制结构 | 第47-49页 |
| 3.3.3 WFR/3M的智能运行机制 | 第49-51页 |
| 3.4 WFR/3M的群体智能要素设计 | 第51-56页 |
| 3.4.1 IT项目组合时空环境设计 | 第51-53页 |
| 3.4.2 项目个体与群体结构设计 | 第53-54页 |
| 3.4.3 项目群体间的通信方式 | 第54-55页 |
| 3.4.4 项目间的竞争与合作机制 | 第55页 |
| 3.4.5 项目个体及群体的记忆与学习 | 第55页 |
| 3.4.6 项目个体及群体的决策与智慧 | 第55-56页 |
| 3.5 WFR/3M协同智能管理方法实现与特点 | 第56-58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 4 W层IT项目个体模型与类群结构模型设计 | 第59-84页 |
| 4.1 问题描述 | 第59-60页 |
| 4.2 基于广义人工生命的IT项目个体桑蚕模型 | 第60-63页 |
| 4.2.1 广义人工生命的KVP模型框架 | 第60页 |
| 4.2.2 P-W桑蚕模型的生命种类模型K | 第60-62页 |
| 4.2.3 P-W桑蚕模型的生命活性模型V | 第62页 |
| 4.2.4 P-W桑蚕模型的生命过程模型P | 第62-63页 |
| 4.3 P-W项目桑蚕模型的实时健康状态H评估 | 第63-66页 |
| 4.3.1 评估方法 | 第63-65页 |
| 4.3.2 实例分析 | 第65-66页 |
| 4.4 基于复杂网络的IT项目组合桑蚕类群结构模型 | 第66-67页 |
| 4.5 类群结构模型的性能指标 | 第67-74页 |
| 4.5.1 IT项目组合网络中的个体特性 | 第67-71页 |
| 4.5.2 IT项目组合网络的全局特性 | 第71页 |
| 4.5.3 IT项目组合网络的社区特性 | 第71-72页 |
| 4.5.4 基于结构熵的网络复杂性衡量 | 第72-74页 |
| 4.6 典型IT项目组合网络建模实例分析 | 第74-78页 |
| 4.7 IT项目组合网络模型自发演化实验分析 | 第78-83页 |
| 4.7.1 IT项目组合网络模型概况 | 第78页 |
| 4.7.2 IT项目组合网络模型全局统计特性 | 第78-79页 |
| 4.7.3 IT项目组合网络模型的社区检测 | 第79-80页 |
| 4.7.4 IT项目组合网络模型复杂性分析 | 第80-81页 |
| 4.7.5 IT项目组合网络的自发演化原因 | 第81-82页 |
| 4.7.6 从自发演化到宏观调控下的自治 | 第82-83页 |
| 4.8 本章小结 | 第83-84页 |
| 5 F层基于MAS的IT项目组合的交互演化和优化 | 第84-109页 |
| 5.1 问题描述 | 第84页 |
| 5.2 MAS中的角色分配 | 第84-87页 |
| 5.2.1 个体项目Agent | 第85页 |
| 5.2.2 资源Agent | 第85-86页 |
| 5.2.3 风险Agent | 第86页 |
| 5.2.4 PMO Agent | 第86-87页 |
| 5.3 基于局部信息优化的项目组合多Agent系统生成演化 | 第87-94页 |
| 5.3.1 目标和约束 | 第87-88页 |
| 5.3.2 指标度量 | 第88-89页 |
| 5.3.3 事件响应过程 | 第89-91页 |
| 5.3.4 基于自适应TOPSIS的决策产生 | 第91页 |
| 5.3.5 实例分析 | 第91-94页 |
| 5.4 基于改进萤火虫算法的项目组合结构重组 | 第94-100页 |
| 5.4.1 萤火虫算法与社区重组的计算思想 | 第94-95页 |
| 5.4.2 改进萤火虫算法及测试 | 第95-98页 |
| 5.4.3 基于GSOE的项目组合的重组优化 | 第98-99页 |
| 5.4.4 实例分析 | 第99-100页 |
| 5.5 基于信息熵的项目组合批次内全局优化 | 第100-107页 |
| 5.5.1 组合实施过程优化框架 | 第101-102页 |
| 5.5.2 效率-风险优化模型 | 第102-106页 |
| 5.5.3 实例分析 | 第106-107页 |
| 5.6 本章小结 | 第107-109页 |
| 6 R层IT项目组合综合评价、风险控制与应急处理 | 第109-132页 |
| 6.1 问题描述 | 第109页 |
| 6.2 决策屋运行机制和内容设计 | 第109-111页 |
| 6.3 面向企业战略的项目组合评价决策 | 第111-117页 |
| 6.3.1 项目的综合评价 | 第111-112页 |
| 6.3.2 基于无监督决策树的专家偏好识别 | 第112-115页 |
| 6.3.3 实例分析 | 第115-117页 |
| 6.4 基于SOM网聚类的关键风险项目识别决策 | 第117-124页 |
| 6.4.1 基本思想 | 第118页 |
| 6.4.2 基于自组织映射网的节点聚类 | 第118-120页 |
| 6.4.3 基于熵权法的参数预处理 | 第120页 |
| 6.4.4 节点风险度评估 | 第120-121页 |
| 6.4.5 IT项目组合的风险传播模型 | 第121页 |
| 6.4.6 实例分析 | 第121-124页 |
| 6.5 基于协商机制的风险事件处理决策 | 第124-131页 |
| 6.5.1 群体智能中的协商机制 | 第124-125页 |
| 6.5.2 基于众筹的自协商机制设计 | 第125-128页 |
| 6.5.3 基于案例推理的人机协商机制设计 | 第128-131页 |
| 6.6 本章小结 | 第131-132页 |
| 7 项目组合智能协同管理平台实现与案例研究 | 第132-152页 |
| 7.1 系统设计 | 第132-134页 |
| 7.1.1 总体设计 | 第132-133页 |
| 7.1.2 物理部署 | 第133-134页 |
| 7.1.3 逻辑架构 | 第134页 |
| 7.2 应用案例 | 第134-151页 |
| 7.2.1 案例背景 | 第134-136页 |
| 7.2.2 W层的健康度评估 | 第136-138页 |
| 7.2.3 R层项目的业务评估 | 第138-140页 |
| 7.2.4 F层的结构解析和社区检测 | 第140-142页 |
| 7.2.5 R层的关键节点风险识别 | 第142-144页 |
| 7.2.6 R层的自协商和人机协商 | 第144-146页 |
| 7.2.7 F层的全局优化 | 第146-148页 |
| 7.2.8 F层的组合自治规划 | 第148-151页 |
| 7.2.9 实施效果 | 第151页 |
| 7.3 本章小结 | 第151-152页 |
| 8 结论 | 第152-154页 |
| 8.1 工作总结 | 第152-153页 |
| 8.2 研究展望 | 第153-154页 |
| 参考文献 | 第154-162页 |
| 作者简历及在学研究成果 | 第162-166页 |
| 学位论文数据集 | 第166页 |