17、软件开发中的敏捷实践与关键考量

软件开发中的敏捷实践与关键考量

1. 敏捷开发中编程的重要性与简单设计

在软件开发领域,模型与代码之间常存在巨大脱节。有专家指出,一些建模人员由于缺乏编码经验或技能,构建出无法转化为代码的非法模型。因此,敏捷开发倡导者强调编程在开发过程中的关键地位,即实际生产可用软件。

极限编程(XP)在此基础上更进一步,推行简单设计、自动化测试优先开发和重构这三项实践,以实现技术卓越。简单设计具有两个特点:一是不预先考虑未来需求,针对当前需求开发特定解决方案;二是易于更改,代码意图清晰、元素最少且无重复。

若仅专注于当前功能编码而不做未来规划,当新功能出现时,就需要对代码进行检查和重构,以降低变更成本。这三项实践相互关联,共同构成一个有机系统。简单设计可减少测试工作,持续测试能缩短交付时间,测试与编码的交织让开发者和测试人员更好地理解代码,自动化测试套件使开发者更放心地进行重构,重构则能让设计从代码中自然浮现并不断演进。

然而,这并不意味着完全不进行前瞻性设计,而是要在两者间找到平衡。传统方法往往忽视重构,而重构可能是实现敏捷性的最重要技术因素。缺乏重构,软件会随着变更而退化,导致变更困难、响应能力下降。

2. 大爆炸式与增量式开发对比

尽管增量式和迭代式开发已被提倡多年,但许多组织仍倾向于大爆炸式方法。有人认为增量式开发会导致次优结果,他们觉得若能一次性把所有事情做对,会更便宜、更好、更快。但现实中,这种“如果”很难实现。

增量式开发的优点是能提供持续反馈和快速取得成果,缺点是可能导致次优和昂贵的返工。信息工程(IE)是典型的大爆炸式方法,它基于数据比流程更稳定的错误假设,前期投入大量精力进行规划,交付周期长

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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