14、软件开发中的决策智慧:真实期权与刻意探索

软件开发中的决策智慧:真实期权与刻意探索

1. 真实期权原则概述

在 21 世纪中期,Chris Matts 发现了许多敏捷实践背后的一个基本原则:将决策推迟到“最后负责时刻”,这一理念源自精益软件开发,他将其称为“真实期权”。理解这一原则能改变我们对许多敏捷实践的看法,并为一些新实践打开大门。

1.1 金融领域的期权示例

在金融领域,期权赋予你在未来某个时间以当前价格购买产品的可能性,但并非义务。例如,你很可能在接下来的三个月内需要大量购买钢材,而目前钢材价格正在上涨。你不确定是否真的需要这些钢材,预计未来两个月内会明确。若现在购买,可能会浪费资金;若等待几个月,价格可能上涨。此时,你可以购买一份期权,在接下来的三个月内以当前价格购买钢材。若价格上涨,你仍能按当前价格购买;若价格下跌或不需要钢材,你可以选择不使用该期权。虽然购买期权需要支付一定费用,但这只是钢材总价的一小部分,它能让你在确定需要钢材之前不做出购买承诺,是值得的。

1.2 日常生活中的期权示例

在日常生活中,购买机票也是购买旅行的期权。机票并不强制你必须旅行,但不同机票的价格和可退性不同。假设你喜欢的航空公司提供悉尼到惠灵顿的机票,低价票 600 美元但不可退,高价票 800 美元,有 25 美元的退票费。如果你很可能旅行,为退票期权支付 200 美元可能不划算;但如果你认为有 50%的可能性无法飞行,支付额外的 200 美元可能是明智的。因为选择低价票后取消行程会损失 600 美元,而选择高价票取消行程仅损失 225 美元(200 美元差价 + 25 美元退票费)。

1.3 软件开发中的真实期权原则

Chris Matt

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值