敏捷设计的可扩展性考虑

这段时间在重构代码,这些代码是基于上一版本的,当前版本在功能上去掉了很多,而代码一直没有做大的改动,里面有原因很多基于扩展性而做的设计,现在看起来很多都用不到了,代码也很难看懂,我正在考虑如何简化它们,产生了扩展性到什么程度的疑虑。
一点想法,所谓的扩展性不能依赖于开发者的想象。设计人员在项目开发过程中,需要把技术严格的放到业务后面,加强与客户的沟通,强化自己的业务理解,基于当前业务需要对设计进行适度扩展。用频繁的多方面的交流来降低后续扩展的风险与成本。这个交流是多方面,可以是挖掘需求、澄清需求、确认需求,也可以是通过某种方式拒绝需求,当然更可以是与客户的感情沟通。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要: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。研究内容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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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