11、架构现代化:平台、分类法与北极星指标

架构现代化:平台、分类法与北极星指标

1. 平台分解与产品分类

在组织中,当平台达到一定的成熟度和规模时,将大型平台分解为子平台是一种常见的模式。这种分解是防止平台成为瓶颈的关键步骤,因为它允许各个团队负责平台的不同部分,而不是要求每个团队成员了解平台的所有部分。这种方式避免了不可扩展的情况,也能防止员工倦怠。

以 NAV 的平台为例,尽管该平台规模庞大且性质多样,但它是按需开发的,并非作为一个为期三年的大型项目预先完全确定并交付。这种“大爆炸”式的平台项目往往风险高且成功率低。此外,NAV 将内部开发平台(IDP)视为与其他产品一样,将内部员工视为客户,通过减轻认知负担使平台更具吸引力,从而让员工更有效地工作。这就是所谓的“平台即产品”理念,有助于实现快速流程。

对于拥有数万名员工的大型和超大型组织,在更高的规模层面上需要处理更大的复杂性。在产品分类中,提出了“产品组”和“产品组合”的概念。产品组是一组有助于实现相关成果或具有交付依赖关系的产品,而产品组合则是一组具有某种关联的产品组。相应地,平台也有“平台组”和“平台组合”这样的宏观结构。

2. 行业案例:Salesforce 的产品分类

Salesforce 是一个拥有多个产品组合的大型组织的典型例子。2017 年,它在全球约有三万名员工,并且通过有机增长和定期收购不断扩张。Salesforce 的 IT 资产庞大且异构,在多个国际地区拥有不同的组织文化。在顶层,Salesforce 被架构为十多个产品组合,称为“云”,例如销售云、服务云、营销云和商务云。

营销云是一个独立获得 9.33 亿美元收入的产品组合,有自己的首席技术官和首席执行官,分别向全球的首席技术

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)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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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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