38、RED - PL:从产品线需求模型推导产品需求的有效方法

RED - PL:从产品线需求模型推导产品需求的有效方法

1 引言

软件产品线(SPL)工程正迅速成为一种重要的软件开发范式,它能让公司在上市时间、成本、生产力、质量和灵活性等方面实现显著提升。这得益于战略软件重用,SPL 技术充分利用产品间的共性,并正式管理产品线中产品的差异。与传统技术相比,管理软件产品线的公司在新产品上市时间、缺陷率和生产力等方面都有出色表现。

在 SPL 背景下,需求工程(RE)有两个目标:定义和管理产品线内的需求,以及协调单个产品的需求。现有方法通常依赖需求可变性建模和需求选择过程,但存在诸多局限性:
- 需求以解决方案为导向 :从预定义的产品线需求模型中选择需求,可能影响利益相关者的选择,使他们关注解决方案的实现元素,而忽视实际需求的表达。
- 客户不满意 :客户需求可能与产品线需求模型中的需求不同,选择现有需求可能会遗漏重要需求。
- 创新受阻 :从预定义需求中选择会限制创造力和创新思维,降低新产品的附加值。
- 缺乏指导 :客户和营销人员在引出新产品需求时缺乏指导,开发人员在向产品线需求模型添加新需求时也缺乏引导。
- 客户培训成本高 :客户需要额外努力理解产品线模型并从中寻找需求。
- 客户信息过载 :客户无需考虑整个产品线需求集合,大量数据会让他们迷失方向。

这些局限性对项目流程和成果产生了多方面影响,包括需求文档质量、产品质量、项目管理和公司战略目标等。因此,

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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