27、极限编程(XP)开发实践全解析

极限编程(XP)开发实践全解析

1. 用户故事评估

评估风险和复杂性能够让故事的估算变得更科学、更具可预测性。在风险与复杂性的 9 种可能权重组合中,单个组织内故事的预计工作量(LOE)会随着时间趋于一致。基于编码的估算方案在控制理论中被视为“预期性”的。预期性控制器通常比反应性控制器响应更迅速。

准确的估算有助于保护关键路径资源。风险评估通过让风险较低的故事尽早开展,从而充分利用关键路径,这也是期权理论应用的一部分,而期权理论是极限编程(XP)的核心原则。

一般来说,XP 依靠反馈机制来分析估算的准确性,在控制理论中这被称为“反应性”控制系统。XP 团队会从经验中了解他们对构成一个故事的一组任务的工作量是低估还是高估了,并利用这些经验在未来改进估算。

组织内故事风格和规模缺乏标准可能并不是太大的问题。即使没有采用故事编码方案,也可以通过反馈循环来减少组织内的差异。由于软件开发本质上是人类活动,而人类有习惯的倾向,所以特定组织内故事的风格和规模很可能会趋向于一个标准。在成熟的 XP 组织中,本月故事的规模应该与上月的故事规模相当。可以通过测量完成与故事相关的任务所需的 LOE 以及每个故事的任务数量来证明故事规模差异的收敛性。

2. 用户故事优先级排序

用户故事也应该由客户进行优先级排序。如果不进行优先级排序,就无法保护范围约束。理想情况下,优先级排序应该基于故事的业务价值估算,即其预期吞吐量。

优先级排序应与风险和复杂性结合使用,以合理安排故事转化为代码的顺序。通过优先处理能带来最高吞吐量的故事,可以使 XP 软件开发系统的附加值最大化。

3. 期权理论
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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