3、敏捷管理:开启软件行业经济奇迹之门

敏捷管理:开启软件行业经济奇迹之门

1. 敏捷方法的商业效益

在大型企业中推行敏捷方法,不能仅仅对董事会说“大家都说这方法有效,我们试试吧”。首席信息官通常是务实主义者,不会轻易冒险尝试新方法。要让敏捷方法具有吸引力,就需要基于确凿的数据来论证其能带来更高的盈利能力和投资回报率,以此对抗将软件工程外包到海外的短期决策思维。

敏捷方法可以通过提高附加值和投资回报率来证明其合理性。这里会介绍一种科学衡量和评估敏捷方法的框架,所涉及的指标用于确定附加值水平和投资回报率。其中,吞吐量会计是相关财务论证的基础,它基于约束理论在制造业生产中的应用。

2. 迈向软件经济奇迹

20世纪70 - 80年代,西方专注于通过在装配线上使用机器人来提高自动化程度,而日本则通过改变工作实践的管理技术取得了更好的成果,这些工作实践源于丰田生产系统(即看板方法)。

过去30年,科技行业和西方制造业一样,都专注于技术解决方案,如第三代和第四代语言、建模和抽象工具、自动化集成开发环境以及自动化测试工具等。而敏捷社区在一定程度上摒弃了这种过度依赖技术的方法,转而采用新的管理技术和工作实践变革,这与丰田最初倡导、如今在西方被称为精益生产的原则相似。

精益生产技术在20世纪后半叶实现了20 - 50倍的经济增长。例如,丰田在某一年用不到通用汽车5%的员工生产了其一半数量的汽车,相比美国大规模生产竞争对手实现了10倍的提升。一些敏捷实践者也报告了4倍的经济增长,这与日本汽车制造业在该世纪前半叶的提升相当,如马自达在60 - 80年代将生产率提高了4倍。近20年,部分制造商实现了5倍甚至更高的提升,累积经济增长达到20倍以上,正是这些增长创造了20世纪后期的亚

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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