4、现代软件开发:填补差距,实现高效交付

现代软件开发:填补差距,实现高效交付

1. 现代软件开发的挑战与机遇

在软件开发领域,一直存在着诸多挑战,其中最主要的是未能开发出符合用户需求的产品、将功能列表转化为软件交付物以及开发与运维团队之间的脱节。不过,随着时间的推移,一些新的理念和方法逐渐涌现,为解决这些问题带来了希望。

1.1 以用户为中心的设计

近年来,以用户为中心的设计和设计思维的出现,填补了未能开发出正确产品的差距。这些实践将最终用户置于捕捉产品需求的核心位置,通过直接与用户交流并建立更强的同理心来收集信息。例如,通过与用户的深入沟通,了解他们的实际需求和痛点,从而为产品的开发提供更准确的方向。

1.2 传统软件开发的困境

传统的软件开发方法,如瀑布模型,存在着诸多问题。它通常需要经过漫长的业务分析和需求捕获过程,确定一组有限的需求,并进行严格的变更控制。在这个过程中,不同阶段的设计文档层层递进,任何前期文档的更改都会对后续文档产生直接的时间和成本影响。软件开发团队往往在设计阶段被排除在外,直到设计确定后才开始编码和开发活动。这种方法导致开发周期漫长,很多项目从原本计划的几个月延长到数年。而且,在开发过程中,业务条件可能发生变化,新的功能需求不断涌现,而传统的变更控制流程往往无法及时响应这些变化,导致最终交付的产品无法满足用户的期望,常常出现交付延迟、超预算以及用户满意度低等问题。

传统软件开发问题 具体表现
开发周期长 从需求分析到最终交
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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