Ph项目中看到的问题20081014

探讨了软件项目中研发人员加班现象普遍的原因,分析了企业文化、资源分配不合理及组织结构问题导致的研发人员负担过重,并提出改善建议。

  • 项目开始,研发人员开始加班,整个项目组,UI不加班,PD(这里叫产品设计)不加班,QA还没有进入流程
加班的只有研发人员。

 

最严重的问题是所有的人都认为研发人员加班是理所应当的,这就是企业文化的力量,不管这个文化是坏的还是好的。

 

在我看来一般并不是每个任务都多到不可完成,也不是研发人员效率低下,更重要的是资源的安排利用和计划

 

 

       现在面临的问题是由于前期提到的控件使用,所有项目开始并没有真实的mockup,mockup制作的工作被分摊

 

到组件设计人员和研发人员,原本一个角色完成工作,被分成三份。研发人员在使用组件碰到问题时,

 

提给组件人员和UI人员(突增了这三个角色之间的交流成本),构架师认为这会减少以后页面维护的工作量

 

(我们暂时不评估这个论断是否正确),这里要说到组织构架,由于UI人员是不受研发TeamLeader直接指挥的,

 

所以对UI的要求得不到及时的相应,尤其是在工期紧张的情况下,这时没有对UI角色制度的制约

 

(以后会谈到一个观察者的角色,这个角色也是至关重要的),弥补这一问题的方式只有研发人员加班,

 

干UI的活,或者做一些临时性的工作,先应付milestone(mockup review的日程是排好的)。

 

弥补制度的不完备,只有通过研发人员“天经地义的”加班。

 

注“infoq上提到一个加班吧明星程序员变为一般程序员的文章”,很推荐。

 

  • 在一个软件生产团队中(包含实际参与实施的各个角色)权力结构应该是扁平的,并可以强势互相制约
,没有哪个角色可以用权力压制

另一个角色,权力的不平衡代表着风险可以被掩盖和堆积,如果没有及时的控制,

 

最终风险的释放通常会导致人狼的变身

 

  • 权力的不平衡就谈不上风险的可控。

 


基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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