7、实践导向的业务产出:敏捷方法的价值与应用

实践导向的业务产出:敏捷方法的价值与应用

一、“先试后买”的优势地位

在生活中,人们很少仅依据网站上的信息就购买房子。即便网站提供了房屋的详细特征描述和各房间的三维视图,大多数人还是希望亲自实地考察,了解房屋的建筑质量、周边环境等,以确定这一重大投资是否适合自己和家人。因为他们明白,纸上的描述无法替代亲身的体验和考察。

然而在许多组织中,数额巨大的预算往往仅基于类似“网站简介”的纸面计划就获得批准。传统的业务规划中,存在“纸面生产力”和“纸面规划”的现象。“纸面生产力”指的是那些旨在营造出高效假象的状态报告等纸质产出;“纸面规划”则是管理层用于“推销”概念以获取预算分配的商业计划、资金申请和专家咨询报告等。一旦计划获批,后续的进展反馈通常依赖于月度状态报告和不那么频繁的执行委员会审查会议。管理层仅仅凭借纸面提案就期望投资能达到预期效果。

与之形成对比的是,敏捷世界中的“应用、检查、适应”方法强调定期亲自检查产出,以确定是否满足业务需求和交付业务价值。工作的持续资金投入取决于这些检查的结果。对于未能达到预期业务价值水平的工作,可以进行调整、缩减规模或完全取消。交付团队控制每次迭代所开展的工作,而业务所有者则根据对每次迭代产出的实际审查,决定是否值得继续投入工作。

敏捷方法让业务所有者处于独特的“先试后买”优势地位。他们无需进行重大的前期投资,每次迭代都为他们提供了回顾和重新评估期望的机会。如果决定取消工作,时间和预算的支出也已被最小化。这就好比根据蓝图建造房屋,每三周进行一次实地检查,若房屋不符合期望,随时可以停止投资。

二、现实无可替代

人们常常误解敏捷方法等同于原型制作。从表面上看,两者有相似之处:
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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