读《Business.Process.Management.with.JBoss.jBPM》

本文介绍了作者阅读《Packt.Publishing.Business.Process.Management.with.JBoss.jBPM.Jul.2007》的初步心得,对比了传统软件开发方式、瀑布模型与BPM的不同之处,并探讨了BPM中业务分析师的角色及其优势。此外,文中还概述了工作流系统的四大核心组件,以及定义项目成功标准的SMART原则。
以下是昨天晚上写的,这算是由这本书开始吧。
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[*]昨天天开始看《Packt.Publishing.Business.Process.Management.with.JBoss.jBPM.Jul.2007》,是的,en的东东,现在刚开了个头,内容能看懂的是讲jBPM的,一些描述的语句不太懂,如:this approach falls very far short of perfection,个人猜意思是离完美太远吧。类似的情况让人难受,还不到看不下去的地步,毕竟技术上的还好一些。
[*]看了一些,比较了传统软件开发方式、瀑布模型和BPM方式的区别,前两者主要讲局限性,BPM方式谈了重新启用Business Anlysis的原因。提到了四点,BA可以很好的理解需求,其提出来的模型可以很好的被终端用户理解,和终端用户沟通更快捷,开发模型更快to be continue.....
[*]才看到12页,e文看的真慢啊!
[*]For our BPM suite we need a graphical process modeler, a workflow user interface generation tool, a workflow application server, and a process metric reporting tool. 以上提到的四个功能是工作流系统必须的。
[*]书中提到了一个确定[color=red][b]项目成功标准[/b][/color]的准则:SMART--Specific,Measurable,Achievable, Realistic, and Time-bound。
[*]了解目标过程,包含了许多目标领域的内容,暂时看到这里吧。在进行的项目还没有涉及到这部分,或者说用户都已经把流程图做好了。
[*]第二章先放下,从第三章看起--Develop the process in JBoss jBPM
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【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。; 阅建议:建议者结合文中提供的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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