25、敏捷软件开发实践的挑战与应对策略

敏捷软件开发实践的挑战与应对策略

在敏捷软件开发项目中,有诸多关键环节需要妥善处理,才能确保项目的顺利进行和成功交付。下面将详细探讨其中的一些重要方面。

敏捷估算的挑战与解决方案

敏捷估算在敏捷和传统软件开发项目中都是至关重要的环节。然而,它也面临着不少挑战。
- 进度估算问题 :在一些Scrum项目中,估算存在持续的问题,尤其是准确的完成日期难以确定。燃尽图上的指标和估算在迭代的大部分时间看似稳定,但在迭代末期却突然下滑。这一问题与速度的准确计算相关,就像汽车车载电脑预测续航里程时,难以确定采用过去多少英里的油耗数据作为参考一样,在敏捷估算中,也难以确定采用多少个Scrum周期的数据以及如何对用户故事数量进行归一化处理。
- 资源分配问题 :为了最大化速度,员工会被分配去完成尽可能多的用户故事,包括QA团队成员也会从测试职责中被抽调出来。虽然速度指标有所提升,但这为项目后期埋下了隐患,导致测试软件的时间和资源减少。

针对这些问题,可以采取以下解决方案:
- 利用指标计算速度 :通过保留历史数据,可以对估算数据进行归一化处理,同时识别不同团队成员乐观或悲观的报告风格。有一些产品可以自动整理估算和实际工作量,并根据以往数据调整不同人员的估算。
- 保障测试资源 :确保测试计划和资源得到保障,避免测试人员被调去处理项目紧急事务。让测试人员参与项目的整个生命周期,并加强与开发人员的紧密合作,有助于防止上述问题的发生。

另外,在估算用户故事实现代码所需的时间和精力方面,对于刚接触

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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