5、协作:性能测试之美的基石

协作:性能测试之美的基石

在性能测试的领域中,协作是实现卓越成果的关键。下面将通过几个实际案例,为大家揭示协作在性能测试过程中的重要性。

项目背景

这些事件发生在互联网泡沫时代的一家精品定制软件开发公司,历时 14 个月。在这期间,公司同时开展多个开发项目,核心项目团队成员基本保持不变,涵盖了从代码编写人员到高管、客户经理、项目经理、业务分析师、测试人员、系统管理员和技术支持人员等各个角色。

“100%?!?失败”事件

我接到通知,要为一家财富 50 强公司开发一个基于计算机的学习交付和学生进度跟踪系统(简称 eVersity)。项目正式进入开发阶段,新项目的测试经理哈罗德突然递给我一张纸,问我能否测试。纸上的系统性能要求第一条是“100% 的网页必须在 100% 的时间内于 5 秒或更短时间内显示”,我直接在便签上写了“FAIL”,贴在纸上还给了他。哈罗德很生气,质问我这是什么意思,我解释说在互联网环境下不可能达到 100%。

下周初,哈罗德又拿了一张纸,问我是否更好。这次的要求有所调整,如“95% 的网页应在 95% 的时间内于 5 秒或更短时间内显示”等,但我认为这些要求虽有改进,但不太实用且无法测试。哈罗德解释说这些是要写入与客户合同的性能要求,我建议我们找个会议室深入讨论。

经过多次会议,我们最终确定了系统性能测试要求:
1. 性能测试将在多种负载和使用模型下进行,具体在系统功能和工作流程确定后决定。
2. 对于内部版本:
- 任何用户量下,超过 5% 的时间加载超过 5 秒的网页。
- 任何用户量下,超过 1% 的时间加载超过 8 秒的网页。
- 超过 2

【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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