[导入]敏捷随想

敏捷开发:拥抱变化与演化之道
本文介绍了敏捷开发的核心,其灵魂是演化,过程表现为迭代,每一步是重构,单元测试与持续集成是重构的技术保障。对比重型方法,敏捷强调拥抱变化、排斥过度设计,目标是灵活适应性。还从哲学和生物学角度阐述了简单、多样性对系统演化的重要性。
    敏捷(Agile)开发的灵魂是演化(evolution),其具体的过程表现为迭代(iteration),迭代的每一步就是重构 (refactor),而单元测试(unit test)与持续集成(continuous integration)模拟了程序生存的环境(约束),是merciless refactoring的技术保障。从数学上我们知道迭代总有个收敛问题。一些重型方法将变化(无论是正方向还是反方向的)等价于风险,而倾向于消除开发 中的不确定性,其中的迭代是趋于迅速收敛的。敏捷的迭代是开放式的,强调拥抱变化。敏捷编程排斥过度设计,除了过度设计会增加成本之外,另一个原因就是过 度设计会阻碍重构,阻碍变化。敏捷的目标不是僵化的稳定性而是灵活的适应性。当然敏捷迭代本身并不能保证系统持久的适应性,即使是自然界中的迭代和演化, 失败的案例也是比比皆是。大量的生物物种在经历了历史的辉煌之后最终仍然难免被岁月所埋葬。
    在哲学上,一个悖论式说法是有存在于无中,或者说简单才能更复杂。杯子是空的,所以能包容万物。现在什么都没做,将来才能根据需要决定如何去做。所谓鱼与 熊掌不可兼得,一旦做出了选择,可能意味着必须放弃将来进行其他选择的机会。简单的目的不仅仅是为了最快的完成当前的任务,而且要为将来保留变化的可能。 过分强调目的性,我想是违背了演化的本质。高手过招,最忌把招数用老。我们所要做的是尽量推迟决定的时刻,并切实的保证自己随时拥有选择的权利。
    多样性是在演化中生存的关键。但多样性不是后天的。生物学的实验证实,物种的变异并不是环境变化后发生的,而是始终存在着并隐藏着,环境仅仅起了检选和倍 增的作用。适应性的系统总要允许一定的灰色地带,有时do something for nothing.
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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