里程碑下阶段性胜利的重要性

一个里程碑下可能涉及的功能较多,特别是前期里程碑下,内容多,功能复杂,很多都需要重新搭建。

团队下很多成员在前期里程碑的杂乱情况下,会没有方向,不知道如何办,比较迷茫,觉得做得事情没有意思。

此时在一个里程碑下的回顾会变得非常重要。

比如在一个流程跑通后,进行阶段性胜利回顾。

一个是能在此情况下激励下大家,一个是可以回顾前期的方向是否正确,可以及时修正方向问题。

在经历了前期较折磨的阶段,很多人已经比较疲惫、比较怀疑自己。

这个时刻的打气,激励,肯定是非常重要的。然后同样还是需要继续憧憬未来。

具体哪个时刻作为里程碑中的阶段性胜利?

这个需要根据项目的实际情况不同而不同。

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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