胸有丘壑-项目管理日记(1)

作者分享了在项目管理、软件设计方面的成长经历,通过学习、反思与实践,逐步建立起系统的理念体系,以应对复杂研发挑战。强调了系统化、体系化思维在项目指导中的重要性。

今年以来,负责多个项目,质量欠佳,屡屡拖期。心有不甘,常求教于项目经验丰富、软件设计优秀者以及团队兄弟,也从书籍、网络中找项目管理、软件设计经验与方法,自己也忱于总结,特别最近3月,已能把自己零星知识组织成框架体系,并且在项目中应用小有成效。

最近几月,不断反思项目,发现虽然有负责产品经验,但在项目及产品管理方面,多为碎片认知理论,不能支撑现有项目。对于现在产品,必须有系统的项目流程体系应对复杂的团队性研发;必须有系统软件设计理念来支持功能繁多的产品研发;必须有系统的文档体系来配合多部门及团队成员协作;还要有系统的项目质量管理规划,等等。要把已成系统的理念用于项目,使理念不断修正,细化,多元化,要把不清楚的问题搞明白,并形成系列问题的解决方案,最终体系化。只有有了系统化、体系化的理化支撑,才能更好地把握指导项目。

相信,条理终胜蛮战,丘壑在胸,必然成功。

【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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