scrum学习回顾3

Scrum is no silver bullet

 

Scrum and Agile are based on the hypothesis that there is no meta-solution for software development.Just a framework within which we can be empirical inspect and adapt

 

 

Scrum适合做需求和技术不确定的复杂项目

 

Scrum flow


产品Backlog

1.优先级唯一排序

2.动态列表

 

Sprint计划1

1.团队从高到低的顺序选定这个Sprint要做的需求

2.po给团队讲需求和价值

 

Sprint计划2

1.团队将选定的需求分解成任务,评估出每个任务的时间

2.根据团队的开发速度,定出能完成多少需求

3.给PO反馈这个sprint能完成哪些需求,给出时间

4.PO承诺在这个段时间内,给团队一个稳定高效的环境,不会轻易改变团队的工作

5.ScrumMaster制作这次sprint的TaskTable

 

每日例会

对照Task Table每人都要说

1.昨天做了什么

2.今天做什么

3.需要什么帮助

4.ScrumMaster更新sprint燃尽图

 

Sprint时间到了就评审

1.给PO或需求方做功能展示

2.PO或需求方评估功能是否可发布

3.PO更新产品Backlog

 

Sprint结束要做回顾

1.团队哪些好的要坚持

2.哪些影响效率的障碍要扫清

3.接下来的sprint要怎样做(action)

4.团队给出对下个sprint改进的承诺

5.更新团队的工作速率

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值