10、软件实训与建筑行业绿色供应链管理的探索与实践

软件实训与建筑行业绿色供应链管理的探索与实践

1. 软件实训教学体系

在软件实训教学中,团队角色的设置和实训流程的规划至关重要。

1.1 团队角色合并原则

团队角色主要有产品管理、项目管理、开发、测试、用户体验和发布管理。角色合并原则如下表所示:
| | 产品管理 | 项目管理 | 开发 | 测试 | 用户体验 | 发布管理 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 产品管理 | N | N | P | P | U | |
| 项目管理 | N | | N | U | U | P |
| 开发 | N | N | | N | N | N |
| 测试 | P | U | N | | P | P |
| 用户体验 | P | U | N | P | | U |
| 发布管理 | U | P | N | P | U | |

注:U — 不建议合并,N — 不能合并,P — 可以合并。

最小的项目团队可以只有产品经理、项目经理和开发工程师三个角色成员。其中,产品经理兼任测试和用户体验角色,项目经理兼任发布管理角色。若每个角色由一人担任,则需要六名团队成员,这种团队建设模式适合实训中心的实训团队成员,且不同阶段团队成员可灵活轮换角色。

1.2 实训流程阶段

实训中心以微软解决方案框架(MSF)流程模型为基础,将实训过程分为概念阶段、规划阶段、开发阶段、稳定阶段和部署阶段。
1. 概念阶段 :主要由导师引导,模仿实际项目开发实训案例。甲方与开发成员(学

【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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