14、Agile项目中的估算与规划:从基础到实践

Agile项目中的估算与规划:从基础到实践

在敏捷开发中,为了实现可预测的规划结果,团队需要根据自身能力对工作进行估算。这涉及到一些重要的概念和方法,下面我们将详细探讨。

敏捷估算基础

敏捷团队以“速度(velocity)”来衡量团队能力,即给定时间内完成的工作单元数量,工作单元通常用“故事点(story points)”这一抽象度量单位来衡量。故事点用于估算实现一个用户故事所需的工作量,它综合考虑了完成故事本身的工作、审批决策、外部依赖以及团队成员经验和专业知识等因素。

与直接以小时为单位的估算不同,故事点不直接等同于时间,因为它考虑了所有相关因素,而不仅仅是完成任务所需的时间。这种整体估算方式比仅考虑已知任务时间的估算更准确。

敏捷估算通常由整个开发团队(包括开发人员、设计师、测试人员等)共同完成,这样每个团队成员都能从自己的角度评估产品和交付用户故事所需的工作。例如,产品负责人想要对用户资料字段进行简单的屏幕更改,由于该参数在整个应用中都有使用,可能需要对整个产品进行全面的回归测试,测试人员就能指出这一点。

传统的软件估算通常以时间(月、天、小时)为单位,而故事点通常采用类似斐波那契数列的尺度:1、2、3、5、8、13… 这种抽象级别很重要,因为它促使团队在完成工作所需的努力方面做出艰难决策。使用故事点有以下几个原因:
1. 故事点考虑了依赖关系和其他占用团队时间的非项目工作。
2. 有助于推动跨职能协作。
3. 与其他方法相比,使用故事点进行估算所需的时间和精力更少。
4. 相对估算提供了直接和简单的比较方式(例如,用户故事A是否比用户故事B更难实现,而不是用户故事A需要多长时间才能完成)。

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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