1) selection of R&D project portfolio
R&D项目组合选择
1.
Firstly, it cannot be used in the selection of R&D project portfolio directly, because the interaction of projects is not considered in the currently used methods.
针对现有方法因没有考虑项目间的相互影响而不能直接用于R&D项目组合选择的情况,通过对R&D项目间的相互影响进行分析,将项目间的相互影响分为三类,并分别对这三类影响进行了数学描述。
2) R&D
[英][ɑ:(r)] [美][ɑr]
R&D项目选择
1.
A Decision-Making Method for Resource Constrained R&D;
有资源约束的R&D项目选择模型的决策方法
3) R&D Portfolio
R&D项目组合
1.
Research on Decision Support System for R&D Portfolio Selection;
R&D项目组合选择决策支持系统研究
2.
Multi-objective R&D portfolio selection optimization under uncertainty;
不确定条件下多目标R&D项目组合选择优化
3.
Base on the actual phase requirements of resource limit and benefit,the paper presents an improved R&D portfolio selection model.
结合企业对于资源投入以及收益的阶段性要求,改进了相互独立的R&D项目组合选择基本模型,以此为基础先后建立了基于多个项目间收益相互影响、技术相互影响以及资源相互影响同时发生的一般模型。
4) Project Portfolio Selection
项目组合选择
1.
Robust Optimization of Project Portfolio Selection under Information Uncertainty
信息不确定下项目组合选择问题的鲁棒优化
2.
According to the practice and the primary puzzles of R&D Project Portfolio Selection,the paper presents a three-phase model with the concept of balance.
针对R&D项目组合选择的实践需要以及当前R&D项目组合选择模式中存在的几个主要问题,基于BSC的平衡理念,构建了由企业多层次人员参与,战略符合度、竞争能力以及项目组合财务三阶段评价的R&D项目组合选择模式。
3.
The studies on project portfolio selection are short of the evaluation of projects from the perspective of strategy.
文章针对项目组合选择的研究缺乏从战略角度对项目的评价这一不足,提出了项目战略符合度的概念,建立了项目战略符合度评价指标体系;考虑到项目战略符合度评价过程中的不确定性,而证据理论是处理不精确、不确定知识的有效工具,提出了基于证据理论的评价方法,并用例子验证了方法的有效性。
5) R&D project
R&D项目
1.
Neural network model based on SPDS algorithm for R&D project termination decision;
基于SPDS算法的R&D项目中止决策的神经网络模型
2.
Decision on termination of R&D project based on region mapping model;
基于区域映射模型的R&D项目中止决策
3.
Model of evaluation and flexible decision selection of ongoing R&D project;
R&D项目进展评估及决策选择模型
6) R&D project
R&D 项目
1.
In order to realize Modularization Management,the evaluation contents of R&D project on which based five management mod- ules (strategy,technique,economy,resource and risk) have been analyzed in detail.
根据模块化管理的需要,对 R&D 项目中战略、技术、经济、资源以及风险五个管理模块的评价内容进行了详细分析,在此基础上,建立了基于模块化管理的 R&D 项目评价模型。
2.
To overcome the limitation of the traditional machine learning algorithms in R&D project termination deci- sion,a novel intelligent method for R&D project termination decision is proposed based on support vector machines (SVM)and genetic algorithm(GA).
为了克服传统的机器学习方法在 R&D 项目管理领域应用存在的局限性,本文探讨了支持向量机应用于 R&D 项目中止决策的可行性和有效性问题,提出了一种基于支持向量机和遗传算法的 R&D 项目中止决策诊断方法,并以收集到的 R&D 项目两类样本问题为例,应用该方法进行了实证研究,验证了该方法的可行性和有效性。
补充资料：《资产组合选择—投资的有效多样化》
《资产组合选择—投资的有效多样化》
临界线(critical hne)。马科维茨指出:“如果一个点在临界线上，它就是使某一预期收益下的方差最小的点，反过来，如果一个点使某一预期收益下的方差最小，那么它一定在临界线上。”图3一48a 图3一48b 接着，马科维茨提出了“有效资产组合”的完整定义，即，所谓有效资产组合就是指满足以下三个条件的资产组合，“①是一个可行的资产组合;②任何其它可行的资产组合如果具有比这一资产组合更大的预期收益，那么也必须具有比它更大的收益的方差;③任何其它可行的资产组合如果具有比这一资产组合更小的收益的方差，那么也必须具有比它更小的预期收益。”只要不符合以上三个条件中的任何一个，那就是“非有效资产组合”(ineffieient卿n如10)。 根据上面有关有效资产组合的定义，可以得出结论，“在图3一48b中粗线上的点，也只有在其上的点才是有效资产组合点。”马科维茨给出了如下论证。首先，除oxl轴外，临界线n以外的点均不是有效资产组合点，因为11是由每一条等均值线上最小方差点连接而成的，此线以外的点均不是同一预期收益下方差最小点，因此也不是有效资产组合点。并且我们还可以看到，11线上c点以上的点也不是有效资产组合点。因为，对11上C点以上的任一点，我们都可以在c点以下的11线上找到一个同那一点有相同的方差，而预期收益又更高的点。而c点是有效资产组合点。因为，。点在三角形101之内，因此是可行的资产组合点;且。点是方差最小点，因为找不到任何一个具有同它相同的方差，而预期收益比它大的资产组合，也找不到任何一个具有比它更大的预期收益，而方差又不比它大的资产组合。也就是说，C点所代表的资产组合满足上述条件(1)、(2)和(3)，因此是有效资产组合。用同样方法，我们还可以证明，ca线上及al线上的点也是有效资产组合点。这样我们就证明了上面的结论。 (4)资产预期效用最大化。在第四篇中，马科维茨从理性行为的角度，论述了预期效用最大化问题，以及它在资产组合选择中的应用。理性行为研究认为，“理性人”是这样一种人，他面对明确的目标，不会犯算术的或逻辑的错误:同时，他也不是万能的，比如，他得到的信息有限，能力也有限。“理性人”可能会采取不甚完美的行动，可是，他的所有行动都是经过充分考虑的，且所有的风险都经过了精密的计算。马科维茨认为，尽管在现实生活中并不存在完美的“理性人”，可是，通过理性行为的研究，却可以获得一种有关投资决策准则的新思路。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条