16、技术债务管理:从认知到实践

技术债务管理:从认知到实践

在软件开发的世界里,技术债务就像一个隐藏的影子,悄无声息地影响着项目的进展和产品的质量。当我们陷入高技术债务的困境时,每一个选择似乎都不尽如人意。要么坐视问题恶化,要么投入大量资源来减少债务,甚至可能不得不宣布技术破产,开发新产品来替代旧有产品。因此,在技术债务失控之前,对其进行妥善管理至关重要。

技术债务必须得到管理

技术债务和财务债务一样,需要被有效管理。我们要明白,没有产品能够做到完全没有技术债务,追求无债务状态既不现实,在经济上也可能不合理。我们的目标是将技术债务控制在一个较低的水平,使其不会对未来的产品开发产生重大影响。

技术债务的管理需要技术人员和业务人员进行平衡的讨论,这也是Scrum团队设立产品负责人的原因之一。产品负责人参与团队讨论,能够从业务和技术两个角度进行权衡,做出更合理的经济决策。

技术债务管理主要包括三个核心活动:
- 管理技术债务的累积
- 让技术债务可见
- 偿还技术债务

管理技术债务的累积

管理技术债务累积的过程是技术债务管理的关键环节。就像不断用房子抵押借款一样,我们不能无限制地累积技术债务,否则后果将不堪设想。

使用良好的技术实践

避免在产品中增加幼稚债务是管理技术债务累积的首要方法。采用良好的技术实践是一个很好的起点,例如简单设计、测试驱动开发、持续集成、自动化测试和代码重构等。这些实践能够帮助团队避免在产品中引入多种形式的幼稚债务。

代码重构是偿还累积技术债务的重要工具。它是一种有纪律的技术,通过重构现有代码的内部结构,在不改变其外部行为的前提下,降低代码

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值