12、高效运用Kanban:应对组织项目多挑战

高效运用Kanban:应对组织项目多挑战

1. 接口变更与沟通

在项目开发中,理想情况下团队会通过更新客户端代码和库、提供垫片(shims)或对接口进行版本控制等方式,将接口变更的影响降至最低,确保仅新的使用场景受影响。不过,在开发过程中有时难免要对接口进行重大变更。此时,发布一个易于识别和理解的正式公告至关重要,这有助于维护与客户和合作伙伴的良好关系。

在不同项目管理方法中,重大交付物和接口变更的公告虽并非Kanban所独有,但在Kanban模式下尤为关键,因为它改变了工作节奏。传统的瀑布或Scrum模式中,团队常在里程碑或冲刺阶段边界达成重大交付物并整合变更;而在Kanban模式下,这些事件会持续发生,所以良好的沟通习惯必不可少。

以Xbox为例,其大型项目使用Visual Studio Team Foundation Server(TFS)作为在线工作项跟踪系统,用于跟踪客户承诺、场景、功能、故事、任务和缺陷等。TFS支持工作项层次结构,能将任务与功能、故事关联,进而与场景和客户承诺挂钩。除常见字段外,还会跟踪目标发布时间。

Xbox通过向全Xbox分发列表发送电子邮件来宣布重大交付物,通常还会附带详细描述和问答环节。对于接口的重大变更,则使用更广泛的分发列表进行沟通,消息遵循结构化模板,包含变更名称、影响评级(低、中、高)、摘要、变更原因和联系人等信息。在Xbox One发布前一年,每周会发送多条变更消息;发布一年后,每月不足一条。

2. 应对依赖问题

即使与合作伙伴团队精心协调工作顺序并定期交流状态,工作流程仍可能受延迟或不稳定依赖的显著影响。延迟依赖会对进度产生连锁反应,而不稳定依赖对Scrum和Kanb

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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