8、敏捷软件开发:以客户价值为核心的变革之道

敏捷软件开发:以客户价值为核心的变革之道

在软件开发领域,一直以来都在探索更高效、更能满足客户需求的方法。今天,我们就来深入探讨敏捷软件开发相关理念以及一些公司在实践中的成功经验。

敏捷项目计划与社会契约变革

Kent Beck认为在极限编程(XP)中,不应该对功能进行优先级排序,因为一切都可能发生变化,我们只需关注当前正在做的和未来要做的事情。计划不是预测,而是用于协作,帮助做出继续或停止的决策,而不是用来发号施令。

许多IT和咨询组织的人员对现有流程和结果不满,客户也不喜欢,但大家仍按老方法做事。Kent希望简化,他提到自然界中像蚁丘这样的涌现系统只有三到四条规则,而XP的十二条实践太多了。他正和Bill Wake合作“XP 123”或“盒装XP”,只包含足够进行四个迭代、持续几个月的内容,这是一个有趣的尝试,要决定哪些可以砍掉,因为他只针对六周的项目。

对于敏捷开发者来说,社会契约的理念深入人心。表面上,XP似乎只是关于编程,如重构、测试优先开发和编码标准。但深入了解Kent后会发现,他最重要的愿景是改变社会契约,改变人们在组织中相互对待的方式。当有人在文章中剥离了XP中的社会变革元素还称其为XP时,Kent非常愤怒,他认为这是削弱团队的行为。

有些人觉得“极限”这个词太极端,认为XP换个温和的名字会更有吸引力。但新市场、新技术和新想法往往源于截然不同的理念和挑战现状的勇气,敏捷软件开发运动很大程度上要归功于Kent Beck。

HAHT Commerce的客户交付实践

HAHT Commerce的首席技术官Rowland Archer表示,公司举行与客户的焦点小组会议时,他工作最有干劲。这

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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