22、敏捷软件开发中的通知机制、编程模式及人文因素研究

敏捷软件开发中的通知机制、编程模式及人文因素研究

1. 敏捷环境中的构建通知

在软件开发行业,敏捷方法正日益流行。在敏捷软件开发项目里,确保每个开发者编写的软件都能正确集成到整个项目中至关重要。为此,大多数敏捷团队采用了持续集成(CI)的实践。CI 是指在代码库有任何更改后,通常每天多次自动对整个代码库进行编译、部署和测试的过程。

当集成完成后,开发者及时了解结果以便立即修复问题非常关键。未被检测到的错误可能会引发更多问题,因为其他开发者可能会与有问题的代码版本同步,这会增加修复问题的工作量并导致集成延迟。因此,了解构建状态至关重要,尤其是在向代码库提交新代码之后。

之前有研究评估了单个开发者使用持续集成来确保新代码通过回归和单元测试的情况,发现持续集成对编程任务的完成有积极影响。而本次研究聚焦于在构建失败时如何通知敏捷团队。Alberto Savoia 创建了一个使用周边感知的构建通知系统,该系统使用两个熔岩灯,一个红色和一个绿色。持续集成工具在构建成功时点亮绿色灯,构建失败时点亮红色灯。

本次实验旨在评估三种通知机制:电子邮件(虚拟)、熔岩灯(环境)和 BuildBot(主动)在共享项目中的效果。实验为期三周,具体安排如下:
|周数|通知机制|
| ---- | ---- |
|第一周|仅向导致构建失败的开发者发送电子邮件|
|第二周|安装一对 Java 熔岩灯显示构建状态|
|第三周|使用 BuildBot 作为物理通知设备|

实验结果显示,不同的通知机制各有优缺点:
- 电子邮件 :一些开发者喜欢电子邮件,因为它几乎即时、简单、不受位置

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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