【Alpha阶段初始任务分配】命劫开发

本文档详细记录了2022春季软件工程课程Alpha阶段的项目任务分配和计划,涉及用户登录注册、信息编辑、聊天交互等基础功能开发。团队分为PM、前端和后端小组,各成员有明确的任务分工和预计时长。项目分为冷启动、热开发和冷开发三个阶段,每个阶段都有详细的任务列表和进度跟踪。目前所有任务均在进行中或尚未开始。此外,设定了每周的会议安排以协调项目进展。
项目内容
课程2022春季软件工程(罗杰 任健)
要求计划阶段要求
目标Alpha阶段初始任务分配

当前版本:v0.3

版本号发布日期版本说明
v0.32022/4/18定义产品基础功能,形成alpha阶段预期

一、Alpha阶段目标:
  • 完成基础功能开发:
    1. 用户登陆注册
    2. 用户信息编辑
    3. 用户之间的聊天以及交互
    4. 团队群组的交互和交流
    5. 普通会议的开启和参与
  • 在基础功能的基础上添加细节:额外需求将在敏捷开发过程中敏捷迭代

二、Alpha阶段任务分配及计划:
时间:4.11~5.8
说明:未完成状态均为进行中或者尚未开始
项目冷启动阶段:阶段Ⅰ——7天
PM小组:
姓名任务预计时长是否完成
wzx调研相关产品4h❤️
hw调研相关产品2h❤️
wzx依据初步构想设计UI图4h❤️
hw wzx进行市场调研和需求分析4h❤️
wzx设计产品初始化方案3h❤️
hw工业界以及学生采访3h❤️
hw wzx需求文档+规格文档+时间规划+团队贡献制定初步设定6h❤️
hw wzx召开团队会议,制定阶段目标,增强团队凝聚力6h❤️
hw在会议中讨论设计初步系统框架2h❤️
前端小组:
姓名任务预计时长是否完成
xjl调研UI布局体系3h❤️
hw收集UI图库资源3h❤️
xjl依据草图搭建“毛坯”框架5h❤️
yy熟悉Vuetify以及相关组件设计4h❤️
xjl前端Vue+Js技术栈扩展5h❤️
hw前端Vue+css技术栈扩展5h❤️
yy前端Vue+Js技术栈扩展4h❤️
xjl参考同类产品设计并提出构想4h❤️
xjl yy熟悉ajax数据请求以及cookie配置3h❤️
后端小组:
姓名任务预计时长是否完成
zzy后端Springboot技术栈扩展5h❤️
czr后端Springboot技术栈扩展5h❤️
dxt后端Springboot技术栈扩展5h❤️
czr设计初步ER图4h❤️
zzy+czr设计初步API接口文档以及迭代规范4h❤️
dxt调研SpringSocket实时通讯功能4h❤️
czr+zzy依据修正ER图设计数据库表单结构并优化到3NF3h❤️
zzy调试服务器配置,部署docker4h❤️
zzy czr dxt完成后端Spring框架初始化和封装结构4h❤️
项目热开发阶段:阶段Ⅱ——14天
PM小组:
姓名任务预计时长是否完成
wzx继续调研用户需求,分析应用场景4h❤️
hw完善功能规格以及任务分配6h❤️
hw wzx组织团队会议并记录团队进程,推动项目开发4h💔
前端小组:
姓名任务预计时长是否完成
xjl完成整体框架UI设计4h❤️
yy完成登录注册界面以及后端交互邮箱验证4h❤️
hw丰富整体细节CSS以及Html设计5h💔
xjl好友+团队群组信息列表的展示和通知获取4h💔
yy个人信息修改和展示处理5h💔
hw时间轴设计以及布局5h💔
yy xjl聊天内容以及实时交互显示5h💔
hw团队会议阶段提醒与状态设置5h💔
yy xjl文档上传和展示处理4h💔
后端小组:
姓名任务预计时长是否完成
zzy部署API FOX接口测试环境2h❤️
czr通讯录相关接口设计4h💔
zzy用户交互和信息相关接口设计4h💔
dxt实时通讯相关技术接口设计4h💔
zzy用户信息修改、聊天、文档、团队管理功能实现8h💔
czr通讯录处理以及团队用户关系交互设计6h💔
dxt zzy聊天内容即时通讯5h💔
dxt zzy团队会议接口设计以及时间轴信息处理5h💔
zzy czr dxt数据库管理和其他细节处理4h💔
项目冷开发阶段:阶段Ⅲ——7天
PM小组:
姓名任务预计时长是否完成
wzx继续迭代需求4h💔
hw完善功能规格以及文档说明6h💔
hw wzx组织团队会议并记录团队进程,推动项目开发4h💔
测试小组:
姓名任务预计时长是否完成
前端两人 后端两人完善细节增加功能8h💔
前端一人 后端一人协作单元测试,进行覆盖性测试6h💔
前端团队 后端团队系统流量、吞吐量、服务器性能测试4h💔
分配任务:

请添加图片描述

三、会议安排

由于团队成员构成丰富,包含不同专业的本科生、硕博,各自实验任务较重,时间调停难度大,暂定每周天完21:00~22:30进行线下会议;每周3,5举行线上会议推动项目进展。

<think>好的,我现在需要帮用户解决如何用MATLAB实现结合蚁群算法和粒子群算法来解决动态环境下的自适应任务分配的问题。首先,我得理解用户的需求。用户提到了动态环境和自适应任务分配,这意味着任务分配的策略需要能够适应环境的变化,可能需要实时调整算法参数或策略。 接下来,我需要考虑蚁群算法(ACO)和粒子群算法(PSO)的结合方式。这两种算法都是群体智能算法,但它们的机制不同。ACO适用于路径优化,通过信息素引导搜索,而PSO通过个体和群体经验调整速度与位置。结合它们可能需要混合策略,例如用PSO优化ACO的参数,或者分阶段使用两种算法。 然后,动态环境的处理是关键。可能需要引入环境变化检测机制,当环境变化时,重新初始化部分种群或调整信息素,避免陷入局部最优。自适应任务分配可能涉及多目标优化,比如任务完成时间和资源利用率之间的平衡,这需要考虑如何设计适应度函数。 用户需要示例代码,所以我得构思一个简单的动态任务分配场景。比如,任务节点位置会变化,机器人需要动态分配任务。代码结构可能包括初始化环境、定义ACO和PSO的参数、主循环处理动态变化、交替执行两种算法,并可视化结果。 还要注意MATLAB的实现细节,比如如何表示任务分配路径,如何动态更新环境,以及如何结合两种算法的输出。可能需要使用MATLAB的全局变量或句柄对象来共享环境状态,确保算法能实时响应变化。 最后,验证代码的正确性,确保在环境变化时算法能有效调整任务分配策略。同时,需要提供优化方向,比如参数调整、混合策略改进等,帮助用户进一步优化解决方案。 总结下来,步骤应该是:理解需求,确定算法结合方式,处理动态环境,设计适应度函数,编写MATLAB代码框架,处理动态更新,交替执行ACO和PSO,并测试和优化。</think>针对动态环境下的自适应任务分配问题,结合蚁群算法(ACO)和粒子群算法(PSO)的混合策略可通过以下步骤实现: ### 一、算法框架设计 $$ \begin{cases} \text{ACO负责路径规划} \\ \text{PSO优化信息素参数} \\ \text{动态检测触发参数重置} \end{cases} $$ ### 二、MATLAB实现步骤 #### 1. 环境建模 ```matlab classdef DynamicEnv < handle properties task_nodes = rand(20,2)*100; % 随机生成任务点 obstacle_map = zeros(100); % 障碍物地图 end methods function update_nodes(obj) obj.task_nodes = obj.task_nodes + randn(size(obj.task_nodes))*5; % 动态变化 end end end ``` #### 2. 混合算法核心(关键代码片段) ```matlab function [best_path] = hybrid_ACO_PSO(env) % 初始化参数 alpha = 1; beta = 2; % ACO参数 w = 0.6; c1=1.5; c2=1.8; % PSO参数 % 并行执行机制 while ~stop_condition if mod(iter,10)==0 % 每10次迭代检测环境 env.update_nodes(); pheromone = pheromone.*0.8; % 信息素衰减[^3] end % ACO阶段 paths = ant_colony(paths, pheromone, alpha, beta); % PSO优化参数 [alpha, beta] = pso_update(alpha, beta, w, c1, c2); end end ``` #### 3. 自适应任务分配实现 ```matlab function fitness = calc_fitness(path) % 多目标评估函数 path_length = sum(vecnorm(diff(path),2,2)); safety = sum(get_obstacle_cost(path)); fitness = 0.6*path_length + 0.4*safety; % 多目标加权[^3] end ``` ### 三、动态处理机制 1. **环境感知层**:通过传感器数据更新`env.obstacle_map` 2. **参数自适应**:当检测到路径质量下降超过阈值时 $$ \rho \leftarrow \rho \times (1 + 0.1\Delta Q) $$ 其中$\rho$为信息素挥发系数,$\Delta Q$为路径质量变化率 ### 四、示例输出 ```text 迭代50次 | 最优路径长度: 245m | 安全系数: 0.87 环境变化检测!重新初始化前段路径... 迭代60次 | 最优路径长度: 263m | 安全系数: 0.91 ``` ### 五、优化建议 1. 可引入混沌映射增强种群多样性[^2] 2. 添加自适应权重平衡探索与开发[^2] 3. 采用动态分区的信息素更新策略 4. 结合鱼群算法的追尾行为机制
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