24、敏捷开发中的任务规划与团队协作

敏捷开发中的任务规划与团队协作

在敏捷开发中,自组织和集体所有权始终是核心要素。团队规划任务的方式多种多样。本文将详细介绍敏捷开发中任务规划的相关内容,包括任务规划的组成部分、不同的节奏方式、任务创建以及可视化跟踪等方面。

1. 任务规划的基础概念

敏捷开发中,任务规划涵盖迭代和持续流两种方式。迭代方式基于极限编程(XP),而持续流方式则基于 Arlo Belshee 的看板“裸规划”变体。容量的概念源于 XP,最初涉及“负载因子”的计算,后被 Martin Fowler 和 Kent Beck 提炼为更简单的“速度”概念,这里将其重命名为“容量”以避免常见误解。松弛时间在 XP 的第二版中被引入。

2. 任务规划的节奏

任务规划的节奏有两种常见方式:迭代(也称为冲刺)和持续流(也称为看板)。

  • 迭代
    • 迭代是固定时长的时间盒,通常为一周或两周。在每次迭代开始时,选择一组故事来完成,到迭代结束时,期望所有故事都“完成”。
    • 对于敏捷新手团队,建议使用迭代方式。虽然迭代更具挑战性,但严格的迭代节奏能提供关于团队改进方向的重要反馈,且正确使用时,迭代容量能为改进提供松弛时间。
    • 迭代可帮助早期发现问题。在迭代开始时预测容量并选择匹配的故事,结束时若故事未“完成”,则表明存在问题,从而有机会解决潜在问题。
    • 迭代遵循一致的时间表:
      1. 向利益相关者展示上一次迭代的结果(半小时)
      2. 对上一次迭代进行回顾(一小时)
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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