5、软件项目管理:从时间管理到极端编程与死亡项目应对

软件项目管理:从时间管理到极端编程与死亡项目应对

1. 时间管理与时间盒方法

在软件项目中,按时交付至关重要。人们往往不会记得项目迟到的原因,只会记住项目迟到了这一事实,因此很容易落下总是迟到的名声。若想按时完成项目,合理管理“铁三角”(时间、成本、范围)是关键,而时间盒方法就是一种有效的管理方式。

时间盒这个术语最早由杜邦公司的斯科特·舒尔茨(Scott Shultz)提出,是快速迭代生产原型法(RIPP)的关键组成部分,RIPP 是快速应用开发(RAD)的前身。此后,詹姆斯·克尔(James Kerr)和理查德·亨特(Richard Hunter)、詹姆斯·马丁(James Martin)、汤姆·吉尔伯(Tom Gilb)等都对时间盒进行过相关探讨。

2. 极端编程(Extreme Programming, XP)

2.1 极端编程的背景

在如今以“互联网速度”进行软件开发的环境中,类似于极限运动的软件开发模式时有出现。一些项目取得了惊人的成功,而另一些则遭遇惨败。微软的“吃自己的狗粮”模式被广泛效仿,但很多人并不理解其运作原理。

2.2 微软的开发模式

微软的开发模式围绕市场驱动和动态需求,采用每日构建,并高度依赖开发团队成员之间的同伴压力。不过,这种模式成本较高,因为为每个开发人员分配“测试伙伴”是其核心概念之一。在微软的文化中,这些做法过去取得了一定成效,使公司能够尽快将“足够好”的软件推向市场,抢占早期市场份额,但消费者通常会发现产品的前两个版本仍处于测试阶段。

2.3 自适应软件开发(ASD)模型

吉姆·海史密斯(Jim Highs

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值