34、敏捷冲刺评审:流程、要点与常见问题解析

敏捷冲刺评审:流程、要点与常见问题解析

1. 冲刺评审的参与者

冲刺评审是一个重要的活动,需要多方人员参与,以确保获取全面的反馈和有价值的信息。以下是各类参与者及其作用:
- Scrum团队成员 :包括产品负责人、Scrum主管和开发团队。他们全程参与,负责描述工作成果、回答问题,并直接获取第一手反馈。
- 内部利益相关者 :如业务领域所有者(可能为正在构建的系统付费)、高管层、资源和其他管理人员。他们的反馈对确保团队朝着经济上合理的成果前进至关重要,同时也能借此了解产品开发的状态。对于内部开发项目,组织内部的用户代表以及主题专家也应参加,主题专家能对已构建的内容提供优质反馈。
- 其他组织人员 :销售人员和营销专家常参与其中,他们能提供产品是否能在市场上取得成功的反馈。支持、法律和合规等部门也可能参与,以便了解团队进展、及时提供意见,并确定何时开展相关工作。
- 相关开发团队代表 :其他相关内部开发团队可能会派代表参加,以明确产品的发展方向,并提供相关工作信息及可能产生的影响。
- 外部利益相关者 :如实际客户或用户。虽然不必每次评审都邀请,但定期邀请他们能让团队获得直接反馈。邀请时需考虑邀请对象,要结合常识以及对特定人员需求和个性的敏感度来决定。

2. 冲刺评审的前期准备工作

冲刺评审虽为非正式活动,但Scrum团队仍需完成一些必要的前期准备工作:
- 确定邀请人员 :团队首先要确定常规的

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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