27、敏捷软件开发的工具与障碍

敏捷软件开发的工具与障碍

1. 敏捷开发工具:Eclipse 与 JUnit

1.1 Eclipse 插件架构与 JUnit 支持

Eclipse 的插件架构允许以简单标准的方式创建额外工具和向导并“插入”到 IDE 中,JUnit 在该架构中得到支持。

1.2 向 Eclipse 项目添加 JUnit

要在 Eclipse 项目中使用 JUnit,需将 JUnit 的 jar 文件添加到项目构建路径,具体步骤如下:
1. 打开项目属性,选择编辑 Java 构建路径。
2. 选择添加外部 Jar 文件到构建路径。
3. 在 Eclipse 2.1 中,junit.jar 文件位于 eclipse\plugins\org.junit* 目录下,选择该文件添加到 Java 构建路径。

添加成功后,Eclipse 为 JUnit 测试生成的代码就能被编译,同时 junit.jar 文件会被添加到项目的运行时类路径,使创建的运行配置能自动访问 JUnit 框架。

1.3 使用 Eclipse JUnit 向导创建测试用例

以创建 Person 类的 JUnit 测试用例为例,步骤如下:
1. 创建简单类 :创建一个简单的 Person 类,包含 name 和 age 实例变量,通过 setter 和 getter 方法访问,还有一个构造函数用于初始化这些值。
2. 启动 JUnit 向导 :在包 com.jaydeetee.util 的弹出菜单中选择“New”,再选择新的

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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