敏捷原则

Principles behind the Agile Manifesto:
1. Our highest priority is to satisfy the customer through early and continuous delivery of valuable software.

2. Welcome changing requirements, even late in development. Agile processes harness change for the customer's competitive advantage.

3. Deliver working software frequently, from a couple of weeks to a couple of months, with a preference to the shorter timescale.

4. Business people and developers must work together daily throughout the project.

5. Build projects around motivated individuals. Give them the environment and support they need, and trust them to get the job done.

6. The most efficient and effective method of conveying information to and within a development team is face-to-face conversation.

7. Working software is the primary measure of progress.

8. Agile processes promote sustainable development. The sponsors, developers, and users should be able to maintain a constant pace indefinitely.

9. Continuous attention to technical excellence and good design enhances agility.

10. Simplicity--the art of maximizing the amount of work not done--is essential.

11. The best architectures, requirements, and designs emerge from self-organizing teams.

12. At regular intervals, the team reflects on how to become more effective, then tunes and adjusts its behavior accordingly.

----中文----

敏捷宣言遵循的原则:
1. 我们最优先要做的是通过尽早的、持续的交付有价值的软件来使客户满意。

2. 即使到了开发的后期,也欢迎改变需求,敏捷过程利用变化来为客户创造竞争优势。

3. 经常性地交付可以工作的软件,交付的间隔可以从几个星期到几个月,交付的时间间隔越短越好。

4. 在整个项目开发期间,业务人员和开发人员必须天天都在一起工作。

5. 围绕被激励起来的个体来构建项目。给他们提供所需的环境和支持,并且信任他们能够完成工作。

6. 在团队内部,最具有效果并且富有效率的传递信息的方法,就是面对面的交流。

7. 工作的软件是首要的进度度量标准。

8. 敏捷过程提倡可持续的开发速度。责任人、开发者和用户应该能够保持一个长期的、恒定的开发速度。

9. 不断地关注优秀的技能和好的设计会增强敏捷能力。

10. 简单--使未完成的工作最大化的艺术---是根本的。

11. 最好的构架、需求和设计出自于自组织的团队。

12.每隔一定时间,团队会在如何才能更有效地工作方面进行反省,然后相应地对自己的行为进行调整。
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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