五个步骤搞定敏捷UX设计

本文介绍了敏捷UX设计的五个核心步骤:建立扁平化团队、制定清晰的设计路线、选择正确的工具、注重迭代与创造及持续测试。这些步骤有助于提高设计效率并确保用户体验。

互联网产品发展的速度越来越快,人们对于产品的要求也在不断的升级,这直接地导致了用户体验设计的重要性不断提升。与此同时,过去的流程冗长的设计开发模式已经不能够满足快速迭代的需要。《敏捷宣言》给设计师和开发者提出了更多的要求和准则,但是很多设计师还并不明确,敏捷UX到底是怎样的一个过程。本文将讲解敏捷ux设计步骤中的主要四点。


Step 1. 扁平化团队


想要剖析一个敏捷ux设计的步骤,必须先要从他们的团队开始。敏捷ux设计的团队基本都是通过扁平化进行管理的,原因也很简单。首先,命令直接传达。相比于层层地转达,直接传达的命令,更准确,更有效,不会因为转述而改变原本的意思。设计的意义就是在与向人们传递表述设计师的思想。如果设计团队成员内部之间彼此都不理解,那么还如何让你的用户去理解?其次,控制范围扩大。扁平化的团队省去了很多的中间步骤,这也使上层更容易控制下层。设计团队的合作过程不会仅仅是表述思想,同样也需要检查测试,扁平化的团队可以使问题更直接地暴露在所有人的视野内,方便团队领导者、主要设计师对于设计的调整和纠正。




Step 2. 清晰的设计路线


在设计过程初期,敏捷ux设计团队就需要拿出一个相对比较完整的设计路线,或者叫做设计方案。这个方案需要考虑到很多的方面,要确保在工作过程中不会轻易的被耽搁、被停滞。在设计的过程中,要严格的按照计划和方案来进行,就像在设计原型的时候需要遵守一定的原则,只有在有效的框架范围之内,才能更好地、更快速地进行用户体验设计,也就是进行敏捷ux设计。关于设计路线的制定,需要关注的方面至少有两点:一是清晰的项目树,一个好的项目树能够起到统领全局的效果。二是坚定的设计原则,只有遵循一定的原则,才能够判断取舍。


Step 3. 寻找正确的工具


对于敏捷ux设计来说,简单有效的设计工具实在是太重要了。在灵活性和机动性极高的敏捷设计中,如果工具的选择不恰当,很容易造成工作效率低下,节奏拖沓。


在图像制作的工具中,Sketch明显以其轻量级的工作方式在Mac的众多应用中脱颖而出。


而线框图和原型设计工具,BalsamiqMockplus则更占据优势。如果目的仅在于线框图,那么这两款工具会让你体验到快速制图的乐趣。如果涉及到交互,Mockplus则以其更小的体积和更简单可视的工作原理给设计师更多的时间和自由。




Step 4. 更多关注迭代和创造


敏捷ux设计更多的应该是迭代,而不是手中设计是否完美无缺。敏捷设计本身就是一种以速度为主的设计模式,通过迅速的产出最小可行性产品来呈现产品的可用性以及价值。从某种程度上来说,敏捷ux设计允许一些冒险性的尝试,即便是失败了,凭借着其迅捷的设计模式,也一样可以在最短的时间内完善其自身的不足。只有按照敏捷ux设计的步骤逐步进行,并且大胆创新,才能为产品创造出更多的可能。


Step 5. 不断测试


测试,对于敏捷设计来说是必不可少的。作为敏捷ux设计本身,就已经舍弃掉了很多东西,如果不及时加以测试,很有可能与实际脱节。对于敏捷ux设计测试的主要部分,主要集中在对于最小可行性产品的测试,以及原型的测试。看似这里已经是敏捷ux设计步骤中的最后一步,但是实际上,测试是ux设计的另一个开始,只有如此不断地突破、不断地测试、不断地完善,才能够是敏捷ux设计发挥更大的作用,为后期的设计和开发提供更多的支持。




关于敏捷ux设计的步骤,这四点是主要的核心。敏捷的开发和设计,是行业发展的必然趋势,希望大家能够抓紧机会,在敏捷ux设计的帮助下开发出更优秀的产品。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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