关于游戏远程开发的5大管理秘诀

NeuronGames公司的CEO Randell Trulson分享了他在远程管理游戏开发项目时积累的经验。他认为选择可信赖的员工至关重要,并强调了良好的沟通、合理的工作安排、明确的作息时间和有效的远程追踪对于项目成功的重要性。
Neuron Games 公司首席执行官Randell Trulson拥有丰富的软件开发经验,涉及设备驱动、应用程序、武器软件和游戏引擎等诸多领域。几经沉浮之后,他觉得筹备和管理才是决定了项目成败的关键——绝妙的创意项目可能夭折,但看似愚蠢的项目则能通过精心管理而顺利发布。


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昨天 11:17 上传
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  上个世纪90年代至本世纪之初,开发者在家办公简直是天方夜谭,因为那时的网速不够。可直至今日,游戏远程开发项目依然没有定则。因此,Randell Trulson为广大开发者们总结了5大管理秘诀:

  值得信赖的员工 – 员工可以分为两种:能够自觉工作的和需要直接监管的。根据我的经验,有些人在老板不在场时就不会干活。他们缺乏纪律性,大部分时间都在玩游戏和看视频中度过,而且不知道自己究竟干了些什么。如果你试图检查他们的工作进度,他们会极力反抗或者告诉你还要再等一段时间。和朋友一起办游戏公司时就经常会遇到这种情况。因为所有人一开始都觉得制作游戏是轻松惬意的工作,但开工之后就发现工作量庞大并开始消极怠工。这个问题只有一种解决办法:开除懒惰的人。从此一了百了,不用老是开会催进度。就算他们不拿工资,进度滞后也会导致项目失败。

  必须招募那些渴望项目获得成功的员工,他们会自觉工作。如果不能做到这一点,以下的文章就不用看了。

  良好的沟通 – 保证团队中的每个人随时都能彼此联系。因为团队成员经常需要拿到别人负责的某些资源后才能继续手头的工作,所以随时更新联系方式至关重要:某人离岗的计划必须马上让所有人知道,等他完成了其他人要求的所有资源后才能放行。

  保证所有人都能查看项目进度追踪系统,掌握正在进行、已经完成以及需要完成的工作内容。

  工作安排 – 除非员工极度热爱工作,周末加班或者每周工作90小时都不是好主意。如果员工需要加班赶进度,那一定是项目规划的问题,和员工无关。因为每个开发者的工作进度都落后于自己的预期。所以我总结出了“2X + 20%”公式:预想的工作耗时都要乘2并且增加20%才是实际需要的工作时间。

  作息时间 – 何时开工、何时收工是在家工作的一大问题。而每日工作时间长短不一还可能导致工期的预计变得更加困难。不过,不受打扰地在家工作6-8小时相当于在办公室里干上2-3天。

  远程追踪 – 远程追踪项目进度很难,但预算吃紧的情况下就更难。 接下来介绍一套超便宜的方法:

  1. 为每个团队成员安装Dropbox,以便追踪工作进度(工作内容需要保密的岗位除外)。

  2. 为每个团队成员安装MS OneNote……需要付费的SharePoint并不是穷人的首选,而 LifeHacker又会让人束手束脚。请访问以下链接,学习如何将OneNote加入Dropbox: http://lifehacker.com/5361799/us ... -multiple-computers

  3. 然后使用MS Visio等软件制订任务安排表,列出游戏项目中需要完成的各个重要组成部分,每完成一部分就勾掉一项。请专门安排一位配置经理或者项目经理负责更新这个表格。完成后的表格如下:

  如此一来,所有人都能知道游戏项目的总体完成情况,不会在项目完成前夕突然发现遗漏。

  4. 庞大的项目还需要资源控制。而免费版的Perforce 可以同时管理20多位开发者负责的20多个项目(通过Dropbox进行同步就更方便了)。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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