4、八家极小型企业借助 ISO/IEC 29110 强化敏捷开发方法的分析

八家极小型企业借ISO/IEC 29110强化敏捷开发

八家极小型企业借助 ISO/IEC 29110 强化敏捷开发方法的分析

1. 引言

如今,极小型实体(VSEs)在软件开发链中扮演着关键角色,它们为众多大中型公司和组织开发软件。这促使 VSEs 努力开发高质量软件以保持竞争力。然而,由于缺乏支持、资源和时间等因素,它们在实施工程标准方面经验不足。此外,多数 VSEs 倾向于采用敏捷开发方法,但对软件质量模型和标准的实践应用存在挑战。

ISO 工作组 24 开发的 ISO/IEC 29110 系列标准和指南,旨在帮助 VSEs 实施项目管理和软件实现过程中的成熟实践。本文将分析八家使用敏捷方法开发软件并实施 ISO/IEC 29110 软件基本配置文件的 VSEs 的情况。

2. 背景
2.1 关键概念
  • ISO/IEC 29110 系列 :该系列标准和指南旨在帮助 VSEs 实施成熟实践,提高产品质量、缩短开发时间并控制预算。其主要特点如下:
    • 软件配置文件 :有 4 种软件配置文件,包括入门配置文件、基本配置文件、中级配置文件和高级配置文件,VSEs 可根据目标选择。目前,软件基本配置文件是唯一可认证的配置文件。
    • 主要流程 :基于项目管理和软件实现两个主要流程,包含 10 个活动。
    • 灵活性 :可用于任何开发方法或方法论的 VSEs 流程建立。
    • 过程元素 :由目标、活动、
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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