kanass入门到实战(19) - 如何进行阶段管理

kanass是一款国产开源免费、简洁易用的项目管理工具,包含项目管理、项目集管理、事项管理、版本管理、迭代管理、计划管理等相关模块。工具功能完善,用户界面友好,操作流畅。本文主要介绍计划管理。

1、添加阶段

制定项目阶段是瀑布式开发的核心基础,所以需要先创建瀑布式项目,再添加阶段

1.1 添加瀑布式项目

项目->添加项目->选择瀑布式研发项目->填写信息->提交

添加项目

属性

是否必填

描述

项目类型

必填

需要选择瀑布研发类型。

只有瀑布研发类型才有计划模块,而敏捷研发类型有迭代模块

项目key

必填

项目的唯一标识,不可重复,不能修改

可见范围

必填

公共项目:系统中所有成员可见

私密项目:只有项目成员可见

计划时间

必填

规划项目的预计开始时间和预计完成时间

可见范围

必填

公共项目系统中的所有成员都可以进入到项目查看

私密项目是只有此项目的成员才可以在项目列表中看到

所属产品非必填可以将项目与产品关联,非必填。若此处不关联产品,项目创建成功后不支持再次关联产品
所属项目集非必填可以将项目关联到项目集,非必填。若此时不关联项目集,项目创建成功后,还可以再次关联项目集

1.2 添加阶段

点击项目名称(瀑布式项目)->阶段->添加阶段。阶段添加成功后以列表的形式显示在页面

添加阶段

属性

是否必填

描述

计划名称

必填

为当前计划设置名称

负责人

必填

设置当前计划负责人

计划状态

必填

未开始、进行中、已发布,不同的状态会在甘特图中以不同的颜色表示

开始结束时间

必填

计划预计的开始结束时间,设置的时间会在页面右侧以甘特图的形式显示

计划描述

非必填

为当前计划添加描述

2、阶段详情

2.1 添加事项

点击阶段名称,进入阶段的事项页面。阶段模块中可以添加三种事项类型,需求、任务、缺陷。

点击添加事项->选择事项类型->填写信息->创建,事项添加成功

添加事项

添加事项页面的字段介绍:

属性

是否必填

描述

所属模块

非必填

创建路径:项目->事项->左侧导航栏中添加模块

所属阶段

必填

选择上一步已经创建好的阶段

继续创建下一条

非必填

勾选后,点击确定添加页面不关闭,且之前填写的内容不清空

2.2 编辑事项

事项添加成功后,可以对事项进行编辑

  • 编辑事项详情

点击事项名称,页面开右抽屉,展示当前事项的详细信息,用户可以在详细信息页面修改事项

属性

是否支持修改

描述

所属阶段

支持

事项所属阶段可以修改

负责人

支持

只能更换成此项目中已经添加的成员

计划时间

支持

修改后,对应的甘特图也会同步修改

  • 事项关联

3、阶段概览

点击阶段内的概览页面,页面中展示阶段的总体概况

阶段概览

  • 阶段详情

阶段的详情区域显示阶段的名称、负责人、事项状态与数量、事项计划时间与阶段进度、阶段状态

  • 阶段燃尽图

阶段燃尽图区域,用燃尽图显示当前阶段的进行状态,蓝色线条代表实际进展,绿色线条代表计划紧张。若两条先重合或者接近,表明当前阶段的进行很顺利并可以按照计划时间完成。

  • 我的待办

我的待办区域,显示当前阶段下的事项状态,及每个状态下的事项个数

  • 最新动态

此区域显示当前阶段的一些动态信息,如创建事项、修改事项状态等信息

4、编辑阶段

在阶段列表页面或者在阶段详情页面,点击修改按钮,进入阶段的编辑页面。​​​​​

编辑阶段

属性

是否支持修改

描述

计划名称支持修改后,在树形结构中同步更新
负责人支持只能选择当前项目中存在的用户
计划状态支持可以更改计划为待办、进行中、已发布,且更改后,甘特图中的颜色同步更新
开始结束时间支持修改时间后,甘特图中的时间区间也同步更新

5、删除阶段

在阶段列表页面或者在阶段详情页面,点击更多->删除按钮,阶段删除成功

删除

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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