7、战略学习与决策:软件发展的关键要素

战略学习与决策:软件发展的关键要素

1. 战略与学习的重要性

战略是商业创新的核心,它致力于打造独特的新举措,整合多种盈利来源。战略规划旨在推动创新,但前提是要识别出有价值且差异化的战略。亨利·福特曾说:“如果我问客户想要什么,他们会说‘一匹更快的马’。”这并非意味着询问客户未来趋势毫无意义,“更快的马”其实暗示了“更快的出行”这一关键需求。与客户和公众交流至关重要,但企业自身也需具备敏锐洞察商业本质的能力,而这种能力需要通过学习来获取。

苹果推出iTunes和iPod就是很好的例子。团队因为热爱音乐,打造了自认为最好的音乐播放器iTunes,随后又希望能随身携带整个音乐库,于是努力开发出了iPod。这表明企业应明确自身需求,并判断大众是否也有同样的需求,这是企业的职责所在。

为了更好地学习,需要借助有效的工具挖掘知识。一些战略发现工具能帮助我们从人和事实中获取知识,且部分最佳工具来自企业内部。

2. 决策的时机与质量

决策是一项具有挑战性的任务。我们不应害怕决策,而要明白何时做出决策最为合适。有些决策宜早做,有些则宜晚做;有些决策会是正确的,有些则可能错误。我们要培养勇气和技巧,坦然接受正确与错误的艰难决策。

敏捷开发的一个常见原则是在最后负责时刻做出决策。玛丽和汤姆·波彭迪克指出,并发软件开发是在仅了解部分需求时就开始开发,并通过短迭代获取反馈,使系统逐渐成型。这样可以将决策推迟到最后负责时刻,即不做决策会导致重要选项消失的时刻。如果超过这个时刻仍未决策,就会默认做出决策,这通常不是好的决策方式。

决策不应不负责任,无论是早做还是晚做。过早决策往往是因为缺乏足够的洞察力支持。若有足够信息支持决

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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