经验管理【1】

(1) 自我经验学习利器:AAR

AAR通过简单的四个问题(目标是什么?实际发生了什么?有哪些经验或改进点?下一步如何做?),可以引导个人有序的反思事情发生过程,找到优秀点和不足,并确定下一步的行动计划,确保反思落入下一步的行动,一次比一次更好。

(2) 团队经验学习利器:AAR,Retrospect

AAR除了帮助个人自我反省外,更重要的是可以帮助团队反思,问题简单、过程完整、对事不对人,通过团队每一个的反思找到团队的优秀点和不足,并落入下一步的行动计划,确保团队一次比一次更好。

Retrospect帮助团队在阶段工作结束后,收集问题;针对问题通过团队的集体反思,识别优秀点和不足,然后纳入下一步的行动计划。

这些方法都是帮助团队基于当前的经验,结构化的反思,从而获得知识,提高团队整体能力。这是最符合成人学习的方法。而且,总结过程中都有引导员,引导员引导团队围绕目标、过程可视化、每一个都认真发言,通过集体之间的相互提问和对话发现优点与不足。

传统的早站会、总结会、回溯等,主持人类似关注Push的讲师,没有发挥引导员“讲解员”的作用,陷入进展汇报、责任追究等,不符合成人学习习惯,效果打折扣。

AAR、Retrospect等,可以帮助团队养成总结和分享的习惯。一旦养成习惯,威力就是无穷的。因为可以让大家自觉的走在正确的学习道路上,团队能力提升快,问题闭环效率高,双刃剑。

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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