11、敏捷开发中的流程转型与指标运用

敏捷开发中的流程转型与指标运用

1. 向敏捷流程转型

传统项目中的许多流程难以顺利过渡到敏捷开发,原因在于它们需要大量文档,或是分阶段和门控流程的固有部分,且每个阶段结束时都需要签字确认。将流程转变为更敏捷、更轻量级的流程并没有严格的规则。以下是一些需要考虑转型的流程:
- 测试规划
- 缺陷跟踪
- 寻求轻量级流程
- 指标
- 现有流程

许多软件组织必须遵循审计系统或质量流程模型,即使采用敏捷开发实践,这些要求通常也不会消失。有人担心敏捷开发与 CMMI 和 ISO 9000 等模型和标准不兼容。但在敏捷项目中,我们仍需衡量进度、跟踪缺陷和规划测试,同时要适应组织的质量模型,关键是要让这些流程足够轻量级,以便及时交付价值。

2. 指标的运用

2.1 精益测量

精益软件开发从业者致力于减少测量数量,寻找能引导正确行为的测量方法。《实施精益软件开发:从概念到现金》一书中提到,一个基本的精益测量指标是“从概念到现金”的时间,即从客户提出功能请求到软件交付的时间,称为“周期时间”。重点在于团队“反复且可靠”地交付新业务价值的能力,然后团队不断改进流程,缩短周期时间。

涉及整个团队的测量指标,如周期时间,比局限于个别角色或小组的指标更有可能带来成功。例如,修复一个缺陷通常需要多长时间,团队如何减少这个延迟时间,这类指标鼓励团队协作以实现改进。

另一个精益测量指标是财务回报。如果团队开发的是盈利产品,就需要了解如何实现最大利润。即使开发的是内部软件或不以盈利为主要目标的产品,也需要关注投资回报率(ROI),以确保交付最佳价值。确定业务目标,并找到衡量团

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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