一步一个脚印-产品升级随笔(4)-波浪

平静期与高潮期交替
产品的升级不是一次就可以完成的,需求会像洪水一样永远都不会停止,千万不要相信需求已经没有了,这个设计可以满足未来几年的需求,这类屁话。

要学会停止,需求的搜集应该是一个长期的过程,但是在有限的时间内完成产品的升级,确是实实在在的,让需求继续获得,但是在规定的时间内只管这些需求,别的放一放。

不要设计超过3个月的产品升级,过长的升级计划,往往压力太大,设计和分析往往会缺失,要在3月以内,以3个月为限,做计划相对还是容易的。

我认为比较理想的升级过程是这样的:

每年进行2次大规模的产品升级,每次升级过程为3个月左右,在整个年度都进行产品的升级,其中在非开发期间进行需求的分析整理和设计。

因此整个过程就像波浪一样:

 
( \_____平静期_____/--------高潮期--------\_____平静期_____/--------高潮期--------\ )


高潮期:实现新的功能、需求

平静期:进行技术研究、需求分析和Bug处理

只有这样整个升级的过程才是理想的。
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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