软件项目管理的典型错误

转自 Steve McConnell的 《快速软件开发》  清华大学出版社
人员相关的错误
1、挫伤积极性
2、人员素质低
3、对有问题的员工失控
4、英雄主义
5、项目后期加入人员
6、办公环境拥挤嘈杂
7、开发人员和客户之间发生摩擦
8、不现实的预期
9、缺乏有效的项目支持
10、缺乏各种角色的齐心协力
11、缺乏用户介入
12、政治高于物质
13、充满想像
过程相关的错误
14、过于乐观的计划
15、缺乏足够的风险管理
16、承包方(接外包工作的单位)导致的失败
17、缺乏计划
18、在压力下放弃计划
19、在模糊的项目前期浪费时间
20、前期活动不会要求
21、设计低劣
22、缺少质量保证措施
23、缺少管理控制
24、太早或过于频繁的集成
25、项目估算时遗漏必要的任务
26、追赶计划
27、鲁莽编码
产品相关的错误
28、需求的镀金
29、功能蔓延
30、开发人员的镀金
31、又推又拉的交易(领导同意了计划延迟,同时又增加了新需求)
32、研究导向的开发
技术相关的错误
33、银弹综合症
34、过高估计了新技术或方法带来的节省量
35、项目中间切换技术
36、缺乏自动的源代码控制手段
 
 
【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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