本發(fā)明涉及項目管理技術(shù)，尤其涉及一種基于任務(wù)跟蹤的可視化項目管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著項目管理復(fù)雜度的不斷提升，傳統(tǒng)的項目管理方法在任務(wù)分配、風險控制和資源調(diào)度等方面面臨諸多挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有技術(shù)中，項目管理系統(tǒng)主要存在以下不足：現(xiàn)有的項目管理方法往往采用靜態(tài)的任務(wù)分解方式，缺乏對項目風險的動態(tài)感知和實時評估能力。在項目執(zhí)行過程中，由于無法及時識別和響應(yīng)各類風險因素，容易導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行偏離預(yù)期目標。傳統(tǒng)的任務(wù)傳遞機制通?；陬A(yù)設(shè)的執(zhí)行順序進行任務(wù)調(diào)度，未能充分考慮任務(wù)節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)性和風險傳遞特征。當項目環(huán)境發(fā)生變化時，固定的任務(wù)傳遞模式難以實現(xiàn)靈活調(diào)整，影響項目執(zhí)行效率。由于無法準確評估任務(wù)節(jié)點的風險狀態(tài)，難以在風險擴散前采取有效的預(yù)防措施，容易造成項目風險的連鎖反應(yīng)。并且當前的任務(wù)調(diào)整方法主要依賴人工經(jīng)驗判斷，缺乏科學(xué)的決策支持機制。在需要進行任務(wù)重組時，難以快速確定最優(yōu)的調(diào)整方案，影響項目的整體執(zhí)行效果。

2、因此，亟需一種能夠?qū)崿F(xiàn)風險感知、任務(wù)追蹤和動態(tài)調(diào)整的項目管理方法，以提升項目管理的科學(xué)性和有效性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實施例提供一種基于任務(wù)跟蹤的可視化項目管理方法及系統(tǒng)，能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中的問題。

2、本發(fā)明實施例的第一方面，

3、提供一種基于任務(wù)跟蹤的可視化項目管理方法，包括：

4、采用情景感知技術(shù)采集項目風險信息，所述項目風險信息包含市場風險數(shù)據(jù)、技術(shù)風險數(shù)據(jù)、資源風險數(shù)據(jù)、管理風險數(shù)據(jù)，將所述項目風險信息輸入預(yù)先訓(xùn)練好的風險評估模型進行多維度交叉分析，生成風險傳播網(wǎng)絡(luò)并計算風險擴散系數(shù)，基于所述風險擴散系數(shù)對項目需求進行分層剖析得到任務(wù)分解方案，基于所述任務(wù)分解方案構(gòu)建任務(wù)傳遞鏈并生成可視化任務(wù)關(guān)系圖，所述可視化任務(wù)關(guān)系圖展示任務(wù)節(jié)點間的執(zhí)行順序和關(guān)聯(lián)程度；

5、基于所述任務(wù)傳遞鏈構(gòu)建自適應(yīng)任務(wù)執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)，在所述自適應(yīng)任務(wù)執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)中標識任務(wù)節(jié)點間的關(guān)系，同時基于所述風險傳播網(wǎng)絡(luò)建立包含風險閾值、資源閾值和時間閾值的任務(wù)約束條件，結(jié)合所述任務(wù)約束條件計算任務(wù)節(jié)點之間的風險傳遞概率，并根據(jù)任務(wù)節(jié)點的關(guān)聯(lián)程度設(shè)置預(yù)警閾值，基于風險傳遞概率和預(yù)警閾值的比較結(jié)果判斷任務(wù)節(jié)點的預(yù)警狀態(tài)，基于任務(wù)節(jié)點的預(yù)警狀態(tài)生成任務(wù)狀態(tài)遷移規(guī)則和備選任務(wù)路徑，同時構(gòu)建任務(wù)彈性調(diào)度機制并將存入規(guī)則數(shù)據(jù)庫；

6、采集任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)并監(jiān)測風險擴散系數(shù)，當所述任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)觸發(fā)任務(wù)約束條件時，從規(guī)則數(shù)據(jù)庫中提取狀態(tài)遷移規(guī)則和備選任務(wù)路徑，基于所述狀態(tài)遷移規(guī)則判斷任務(wù)節(jié)點的狀態(tài)轉(zhuǎn)換方向，并從備選任務(wù)路徑中選擇最優(yōu)路徑進行任務(wù)重組，生成任務(wù)重構(gòu)指令，識別任務(wù)傳遞鏈上的前序任務(wù)節(jié)點和后序任務(wù)節(jié)點，將所述任務(wù)重構(gòu)指令發(fā)送至前序任務(wù)節(jié)點和后序任務(wù)節(jié)點實現(xiàn)任務(wù)動態(tài)調(diào)整，根據(jù)調(diào)整結(jié)果更新所述風險傳播網(wǎng)絡(luò)并優(yōu)化所述風險擴散系數(shù)。

7、在一種可選的實施例中，

8、將所述項目風險信息輸入預(yù)先訓(xùn)練好的風險評估模型進行多維度交叉分析，生成風險傳播網(wǎng)絡(luò)并計算風險擴散系數(shù)，基于所述風險擴散系數(shù)對項目需求進行分層剖析得到任務(wù)分解方案包括：

9、對所述項目風險數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，將時序數(shù)據(jù)通過滑動窗口提取特征序列，將類別數(shù)據(jù)通過編碼轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行歸一化處理得到標準化風險數(shù)據(jù)；

10、構(gòu)建多層注意力風險評估模型，所述多層注意力風險評估模型包括輸入層、中間層和輸出層，其中輸入層設(shè)置有并行的長短期記憶單元，每個長短期記憶單元分別處理一種標準化風險數(shù)據(jù)，中間層采用多頭自注意力機制實現(xiàn)不同風險維度的交互建模得到注意力得分，輸出層基于所述注意力得分構(gòu)建風險傳播網(wǎng)絡(luò)；

11、在所述風險傳播網(wǎng)絡(luò)中設(shè)置風險節(jié)點，基于所述注意力得分確定所述風險節(jié)點之間的邊權(quán)重，采用隨機游走算法計算風險擴散系數(shù)，基于所述風險擴散系數(shù)構(gòu)建判斷矩陣，并采用特征向量法計算權(quán)重向量，將所述權(quán)重向量與模糊關(guān)系矩陣組合得到需求優(yōu)先級向量，基于所述判斷矩陣和需求優(yōu)先級向量對項目需求進行分層，得到需求層次結(jié)構(gòu)；

12、基于所述需求層次結(jié)構(gòu)采用關(guān)鍵路徑法進行任務(wù)分解，根據(jù)所述判斷矩陣確定任務(wù)間的優(yōu)先關(guān)系，結(jié)合任務(wù)最早開始時間、任務(wù)最遲開始時間以及所述風險擴散系數(shù)計算任務(wù)關(guān)鍵度，在滿足資源約束條件和風險閾值約束條件的情況下，通過最小化任務(wù)關(guān)鍵度總和得到任務(wù)分解方案。

13、在一種可選的實施例中，

14、基于所述需求層次結(jié)構(gòu)采用關(guān)鍵路徑法進行任務(wù)分解，根據(jù)所述判斷矩陣確定任務(wù)間的優(yōu)先關(guān)系，結(jié)合任務(wù)最早開始時間、任務(wù)最遲開始時間以及所述風險擴散系數(shù)計算任務(wù)關(guān)鍵度，在滿足資源約束條件和風險閾值約束條件的情況下，通過最小化任務(wù)關(guān)鍵度總和得到任務(wù)分解方案包括：

15、基于判斷矩陣構(gòu)建任務(wù)依賴網(wǎng)絡(luò)，所述任務(wù)依賴網(wǎng)絡(luò)包括任務(wù)節(jié)點和任務(wù)節(jié)點之間的依賴關(guān)系，通過依賴關(guān)系函數(shù)計算任務(wù)節(jié)點之間的依賴強度，所述依賴關(guān)系函數(shù)集成判斷矩陣元素值、基于詞向量模型計算的任務(wù)語義相似度和基于時間窗口重疊度的時序相關(guān)性系數(shù)；

16、在所述任務(wù)依賴網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，采用動態(tài)規(guī)劃算法計算任務(wù)節(jié)點的最早開始時間和最遲開始時間，所述最早開始時間基于前驅(qū)任務(wù)節(jié)點集合遞推計算，所述最遲開始時間基于后繼任務(wù)節(jié)點集合反向遞推計算，對所述任務(wù)依賴網(wǎng)絡(luò)進行拓撲排序確定任務(wù)執(zhí)行優(yōu)先級；

17、基于最早開始時間和最遲開始時間計算時間裕度因子，基于風險擴散系數(shù)計算風險評價因子，基于任務(wù)節(jié)點在所述任務(wù)依賴網(wǎng)絡(luò)中的拓撲特征計算結(jié)構(gòu)重要度因子，采用自適應(yīng)權(quán)重組合方式將所述時間裕度因子、所述風險評價因子和所述結(jié)構(gòu)重要度因子融合得到任務(wù)關(guān)鍵度；

18、構(gòu)建多目標任務(wù)分解優(yōu)化模型，以任務(wù)關(guān)鍵度最小化和資源利用率最大化為優(yōu)化目標，設(shè)置資源約束條件、風險閾值約束條件和任務(wù)依賴關(guān)系約束條件，所述資源約束條件包括人力資源、設(shè)備資源和材料資源的動態(tài)使用量約束；

19、采用多目標優(yōu)化算法求解所述任務(wù)分解優(yōu)化模型，通過實數(shù)編碼表示任務(wù)序列，設(shè)計自適應(yīng)交叉算子和局部搜索變異算子生成新種群，所述自適應(yīng)交叉算子根據(jù)種群多樣性調(diào)整交叉策略，所述局部搜索變異算子在依賴關(guān)系約束下進行鄰域搜索；構(gòu)建包含任務(wù)關(guān)鍵度、資源利用率和約束違反度的綜合適應(yīng)度函數(shù)，采用精英保留策略和帕累托非支配排序得到任務(wù)分解方案。

20、在一種可選的實施例中，

21、基于風險傳遞概率和預(yù)警閾值的比較結(jié)果判斷任務(wù)節(jié)點的預(yù)警狀態(tài)，基于任務(wù)節(jié)點的預(yù)警狀態(tài)生成任務(wù)狀態(tài)遷移規(guī)則和備選任務(wù)路徑包括：

22、獲取任務(wù)節(jié)點的風險傳遞概率和預(yù)警閾值，將所述風險傳遞概率與所述預(yù)警閾值的最低閾值和最高閾值進行比較，根據(jù)比較結(jié)果將任務(wù)節(jié)點的預(yù)警狀態(tài)劃分為正常狀態(tài)、預(yù)警狀態(tài)和告警狀態(tài)，計算預(yù)警狀態(tài)下的預(yù)警等級和告警狀態(tài)下的告警級別，分別記錄各預(yù)警狀態(tài)下的狀態(tài)特征向量，所述狀態(tài)特征向量包含風險指標、資源占用指標和時間進度指標；

23、基于所述預(yù)警狀態(tài)構(gòu)建狀態(tài)遷移規(guī)則集合，所述狀態(tài)遷移規(guī)則集合包括當風險傳遞概率大于最低閾值且風險增量大于風險容忍度時觸發(fā)正常態(tài)向預(yù)警態(tài)的遷移規(guī)則；當所述風險傳遞概率大于最高閾值或預(yù)警等級大于臨界預(yù)警等級時觸發(fā)預(yù)警態(tài)向告警態(tài)的遷移規(guī)則；當所述風險傳遞概率小于最高閾值且潛在影響度小于影響度閾值時觸發(fā)告警態(tài)向預(yù)警態(tài)的恢復(fù)規(guī)則；當所述風險傳遞概率小于最低閾值且觀察時長大于觀察期限時觸發(fā)預(yù)警態(tài)向正常態(tài)的恢復(fù)規(guī)則；

24、將所述任務(wù)節(jié)點構(gòu)建為節(jié)點集合，將所述狀態(tài)遷移規(guī)則構(gòu)建為邊集合，基于所述節(jié)點集合和所述邊集合構(gòu)建任務(wù)遷移網(wǎng)絡(luò)，計算所述任務(wù)遷移網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間狀態(tài)特征數(shù)據(jù)的匹配程度得到狀態(tài)相似度，計算節(jié)點間狀態(tài)轉(zhuǎn)換的資源消耗得到遷移代價，根據(jù)風險傳遞概率、狀態(tài)相似度和遷移代價計算節(jié)點間遷移權(quán)重；

25、根據(jù)節(jié)點集合、邊集合和遷移權(quán)重生成多條候選遷移路徑，每條候選遷移路徑包含節(jié)點遷移序列和對應(yīng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換序列，計算所述節(jié)點遷移序列中相鄰節(jié)點的風險傳遞概率累積值得到路徑風險度，計算所述狀態(tài)轉(zhuǎn)換序列滿足狀態(tài)遷移規(guī)則的數(shù)量得到路徑可行度，將路徑風險度和路徑可行度的加權(quán)組合值最小的候選遷移路徑作為備選任務(wù)路徑。

26、在一種可選的實施例中，

27、計算所述節(jié)點遷移序列中相鄰節(jié)點的風險傳遞概率累積值得到路徑風險度，計算所述狀態(tài)轉(zhuǎn)換序列滿足狀態(tài)遷移規(guī)則的數(shù)量得到路徑可行度，將路徑風險度和路徑可行度的加權(quán)組合值最小的候選遷移路徑作為備選任務(wù)路徑包括：

28、基于所述節(jié)點遷移序列，獲取相鄰任務(wù)節(jié)點的歷史風險事件頻次與影響程度，計算得到節(jié)點間風險傳遞概率，結(jié)合任務(wù)節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)距離計算距離衰減因子，結(jié)合風險傳遞概率與距離衰減因子得到節(jié)點間實際風險傳遞值；

29、根據(jù)任務(wù)節(jié)點在任務(wù)執(zhí)行過程中的關(guān)鍵程度確定節(jié)點重要度權(quán)重，將所述節(jié)點重要度權(quán)重與節(jié)點間實際風險傳遞值輸入預(yù)先構(gòu)建的風險累積模型，計算得到候選遷移路徑的路徑風險度；

30、基于狀態(tài)遷移規(guī)則集合構(gòu)建狀態(tài)遷移合規(guī)度評估函數(shù)，將所述狀態(tài)轉(zhuǎn)換序列輸入狀態(tài)遷移合規(guī)度評估函數(shù)，計算滿足狀態(tài)遷移規(guī)則的狀態(tài)轉(zhuǎn)換數(shù)量與狀態(tài)序列總長度的比值得到路徑可行度；

31、采用平衡因子述路徑風險度和路徑可行度進行加權(quán)組合，構(gòu)建路徑質(zhì)量評估模型并計算候選遷移路徑的質(zhì)量評估指標；

32、對風險傳遞概率和狀態(tài)遷移規(guī)則進行隨機擾動建立蒙特卡羅仿真模型，將所述候選遷移路徑輸入蒙特卡羅仿真模型驗證質(zhì)量評估指標的穩(wěn)定性，選取質(zhì)量評估指標最小的候選遷移路徑作為備選任務(wù)路徑。

33、在一種可選的實施例中，

34、從規(guī)則數(shù)據(jù)庫中提取狀態(tài)遷移規(guī)則和備選任務(wù)路徑，基于所述狀態(tài)遷移規(guī)則判斷任務(wù)節(jié)點的狀態(tài)轉(zhuǎn)換方向，并從備選任務(wù)路徑中選擇最優(yōu)路徑進行任務(wù)重組，生成任務(wù)重構(gòu)指令包括：

35、從規(guī)則數(shù)據(jù)庫中獲取狀態(tài)遷移規(guī)則，基于所述狀態(tài)遷移規(guī)則集合構(gòu)建狀態(tài)遷移決策樹，通過所述狀態(tài)遷移決策樹計算得到狀態(tài)遷移方向，將所述狀態(tài)遷移方向與當前狀態(tài)組合形成目標狀態(tài)；

36、構(gòu)建特征提取模型和效用評估模型，將目標狀態(tài)、任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)和風險擴散系數(shù)輸入特征提取模型提取狀態(tài)特征，將候選路徑集合輸入特征提取模型提取動作特征，將所述狀態(tài)特征與所述動作特征輸入效用評估模型進行融合得到狀態(tài)動作表征，通過所述效用評估模型計算狀態(tài)動作表征的效用評估值；

37、計算候選路徑集合中各路徑的路徑轉(zhuǎn)換代價、資源消耗量和風險累積值，基于所述路徑轉(zhuǎn)換代價、所述資源消耗量和所述風險累積值計算路徑權(quán)重值，根據(jù)所述路徑權(quán)重值對候選路徑集合進行采樣得到訓(xùn)練樣本；

38、將訓(xùn)練樣本輸入特征提取模型和效用評估模型進行訓(xùn)練，計算損失函數(shù)值并更新模型參數(shù)，利用更新后的模型重新計算候選路徑集合的效用評估值，得到更新后的效用評估值；

39、基于更新后的效用評估值計算概率分布參數(shù)，利用所述概率分布參數(shù)進行采樣得到采樣值，選取具有最大采樣值的路徑作為重構(gòu)路徑；

40、根據(jù)所述重構(gòu)路徑生成重構(gòu)指令，所述重構(gòu)指令包含狀態(tài)遷移指令、資源調(diào)配指令和執(zhí)行時序指令。

41、在一種可選的實施例中，

42、識別任務(wù)傳遞鏈上的前序任務(wù)節(jié)點和后序任務(wù)節(jié)點，將所述任務(wù)重構(gòu)指令發(fā)送至前序任務(wù)節(jié)點和后序任務(wù)節(jié)點實現(xiàn)任務(wù)動態(tài)調(diào)整包括：

43、構(gòu)建任務(wù)傳遞鏈的有向通信網(wǎng)絡(luò)，將任務(wù)執(zhí)行節(jié)點設(shè)置為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，將所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的任務(wù)傳遞關(guān)系設(shè)置為網(wǎng)絡(luò)連接關(guān)系，基于所述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和所述網(wǎng)絡(luò)連接關(guān)系生成任務(wù)傳遞鏈的鄰接矩陣；

44、采用深度優(yōu)先搜索算法，基于所述鄰接矩陣的轉(zhuǎn)置矩陣獲取待重構(gòu)節(jié)點的前序任務(wù)節(jié)點集合，基于所述鄰接矩陣獲取所述待重構(gòu)節(jié)點的后序任務(wù)節(jié)點集合；

45、對所述待重構(gòu)節(jié)點的任務(wù)重構(gòu)指令進行語義解析，獲取指令執(zhí)行依賴關(guān)系，基于所述指令執(zhí)行依賴關(guān)系將任務(wù)重構(gòu)指令分解為前序指令子集和后序指令子集；

46、將前序指令子集封裝為前序任務(wù)調(diào)整報文并將后序指令子集封裝為后序任務(wù)調(diào)整報文，其中任務(wù)調(diào)整報文包含報文頭、指令體和校驗信息；

47、通過有向通信網(wǎng)絡(luò)向所述前序任務(wù)節(jié)點集合發(fā)送前序任務(wù)調(diào)整報文，并接收前序任務(wù)節(jié)點集合返回的前序執(zhí)行狀態(tài)信息，當所述前序執(zhí)行狀態(tài)信息指示任務(wù)調(diào)整完成時，向后序任務(wù)節(jié)點集合發(fā)送后序任務(wù)調(diào)整報文，并接收后序任務(wù)節(jié)點集合返回的后序執(zhí)行狀態(tài)信息；

48、按照預(yù)設(shè)周期接收所述前序任務(wù)節(jié)點集合和所述后序任務(wù)節(jié)點集合發(fā)送的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)包，基于所述狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)包構(gòu)建節(jié)點狀態(tài)變化模型，更新風險傳播網(wǎng)絡(luò)并優(yōu)化風險擴散系數(shù)；

49、當所述節(jié)點狀態(tài)變化模型檢測到狀態(tài)異常時，暫停任務(wù)調(diào)整過程，將節(jié)點狀態(tài)恢復(fù)至上一個穩(wěn)定狀態(tài)，并重新生成任務(wù)調(diào)整方案。

50、本發(fā)明實施例的第二方面，

51、提供一種基于任務(wù)跟蹤的可視化項目管理系統(tǒng)，包括：

52、第一單元，用于采用情景感知技術(shù)采集項目風險信息，所述項目風險信息包含市場風險數(shù)據(jù)、技術(shù)風險數(shù)據(jù)、資源風險數(shù)據(jù)、管理風險數(shù)據(jù)，將所述項目風險信息輸入預(yù)先訓(xùn)練好的風險評估模型進行多維度交叉分析，生成風險傳播網(wǎng)絡(luò)并計算風險擴散系數(shù)，基于所述風險擴散系數(shù)對項目需求進行分層剖析得到任務(wù)分解方案，基于所述任務(wù)分解方案構(gòu)建任務(wù)傳遞鏈并生成可視化任務(wù)關(guān)系圖，所述可視化任務(wù)關(guān)系圖展示任務(wù)節(jié)點間的執(zhí)行順序和關(guān)聯(lián)程度；

53、第二單元，用于基于所述任務(wù)傳遞鏈構(gòu)建自適應(yīng)任務(wù)執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)，在所述自適應(yīng)任務(wù)執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)中標識任務(wù)節(jié)點間的關(guān)系，同時基于所述風險傳播網(wǎng)絡(luò)建立包含風險閾值、資源閾值和時間閾值的任務(wù)約束條件，結(jié)合所述任務(wù)約束條件計算任務(wù)節(jié)點之間的風險傳遞概率，并根據(jù)任務(wù)節(jié)點的關(guān)聯(lián)程度設(shè)置預(yù)警閾值，基于風險傳遞概率和預(yù)警閾值的比較結(jié)果判斷任務(wù)節(jié)點的預(yù)警狀態(tài)，基于任務(wù)節(jié)點的預(yù)警狀態(tài)生成任務(wù)狀態(tài)遷移規(guī)則和備選任務(wù)路徑，同時構(gòu)建任務(wù)彈性調(diào)度機制并將存入規(guī)則數(shù)據(jù)庫；

54、第三單元，用于采集任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)并監(jiān)測風險擴散系數(shù)，當所述任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)觸發(fā)任務(wù)約束條件時，從規(guī)則數(shù)據(jù)庫中提取狀態(tài)遷移規(guī)則和備選任務(wù)路徑，基于所述狀態(tài)遷移規(guī)則判斷任務(wù)節(jié)點的狀態(tài)轉(zhuǎn)換方向，并從備選任務(wù)路徑中選擇最優(yōu)路徑進行任務(wù)重組，生成任務(wù)重構(gòu)指令，識別任務(wù)傳遞鏈上的前序任務(wù)節(jié)點和后序任務(wù)節(jié)點，將所述任務(wù)重構(gòu)指令發(fā)送至前序任務(wù)節(jié)點和后序任務(wù)節(jié)點實現(xiàn)任務(wù)動態(tài)調(diào)整，根據(jù)調(diào)整結(jié)果更新所述風險傳播網(wǎng)絡(luò)并優(yōu)化所述風險擴散系數(shù)。

55、本發(fā)明實施例的第三方面，

56、提供一種電子設(shè)備，包括：

57、處理器；

58、用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

59、其中，所述處理器被配置為調(diào)用所述存儲器存儲的指令，以執(zhí)行前述所述的方法。

60、本發(fā)明實施例的第四方面，

61、提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)前述所述的方法。

62、在本實施例中，通過情景感知技術(shù)采集多維度風險信息，并利用風險評估模型進行交叉分析，生成風險傳播網(wǎng)絡(luò)和風險擴散系數(shù)。這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的風險評估方法，能夠更全面、更準確地識別和預(yù)測項目風險，避免了傳統(tǒng)風險管理方法的主觀性和滯后性。同時，基于風險擴散系數(shù)對項目需求進行分層剖析，能夠?qū)L險的影響范圍和程度量化，為制定針對性的風險應(yīng)對策略提供科學(xué)依據(jù)。構(gòu)建了自適應(yīng)任務(wù)執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合風險傳播網(wǎng)絡(luò)建立了多維度的任務(wù)約束條件。通過計算任務(wù)節(jié)點之間的風險傳遞概率，并根據(jù)預(yù)警閾值判斷任務(wù)節(jié)點的預(yù)警狀態(tài)，可以提前預(yù)知潛在的風險，并觸發(fā)相應(yīng)的任務(wù)調(diào)整機制。任務(wù)狀態(tài)遷移規(guī)則和備選任務(wù)路徑的建立，以及任務(wù)彈性調(diào)度機制的應(yīng)用，使得項目執(zhí)行過程更加靈活，能夠根據(jù)實際情況動態(tài)調(diào)整任務(wù)，有效應(yīng)對風險和變化，避免項目延誤或失敗。通過可視化任務(wù)關(guān)系圖展示任務(wù)節(jié)點間的執(zhí)行順序和關(guān)聯(lián)程度，實現(xiàn)了任務(wù)動態(tài)調(diào)整的自動化，減少了人工干預(yù)和溝通成本，提高了項目管理效率。同時，通過選擇最優(yōu)路徑進行任務(wù)重組，可以優(yōu)化資源配置，提高資源利用率，降低項目成本。