6、按客户价值进行组织:Scrum 团队的高效之道

按客户价值进行组织:Scrum 团队的高效之道

在软件开发领域,如何高效地组织团队以实现客户价值的最大化是一个关键问题。本文将深入探讨基于客户价值的团队组织方式,特别是 Scrum 框架下的团队构建和特征团队的应用。

一、Scrum 中的客户价值核心

Scrum 的核心主题之一是始终专注于为客户交付价值。工作的优先级排序是基于为客户创造价值,而非开发的便利性。对于那些希望先构建框架的开发者来说,通过尽早交付价值来验证技术决策是一个具有挑战性的转变。

Scrum 中的三个角色在专注客户价值和追求技术卓越之间取得了平衡:
- 产品负责人(Product Owner) :负责投资回报率,做出艰难的业务决策,如确定产品范围、发布时间和投资金额等,拥有以客户为中心的产品观。
- 团队(Team) :是一个跨职能、自我管理的团队,由专业的产品开发人员组成,共同承担在每个 Sprint 中交付可工作、可维护功能的责任,并决定产品的构建方式和所需工作量。
- Scrum 主管(Scrum Master) :负责确保 Scrum 框架的有效运作,使组织受益,重点在于培养高效的团队、负责的产品负责人和持续改进的组织。

二、LeSS 中按客户价值组织的原则

在进行团队规模扩展时,以下原则与组织方式相关:
- 以客户为中心 :在小型单团队产品中,按客户价值组织较为简单。但随着团队数量的增加,团队容易变成大型开发机器中的小齿轮,失去对客户使用产品方式和客户身份的了解。因此,

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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