2022软工实践5:团队作业2-课程总结

072003405林灿坤 2023-01-19 15:35:03
这个作业属于哪个课程https://bbs.csdn.net/forums/ssynkqtd
这个作业要求在哪里https://bbs.csdn.net/topics/611217765
团队名称06-什么都队
学号072003405
Video demo 链接软工项目介绍_哔哩哔哩_bilibili
GitHub 链接GitHub - soya-hzy/fzu-chidian: 2022软件工程

个人总结以及收获

  • 结对编程

    • 这个是我第一次接触到开发软件,同时也是第一次和别人配合写代码,组队是和团队编程里的同学一起的,之前互相不认识,这导致了交流上有些困难,最后的成品是一个用python写的随机点名软件,非常的粗糙,大抵上是跟着教学视频去思考完善的,在之中学到了很多,同时也收到了另一名同学的帮助,主体部分基本上由他完成,我负责测试和另一些杂活。也是这一次让我知道原来这么一个小程序是这么制作和运行的。
  • 团队编程

    • 团队编程可以说是非常困难了,由于我不认识团队里的任何人以及性格因素,导致我苦于和他人交流,再加上自己对编程方面没有很深入的学习,导致过程中代码的编写频频出错。同时没有开发过项目,我们都不知道该怎么去做,回想起来,好像一直处于我在哪我要干什么的迷茫状态,很多知识都是边做边学,而且大家对计划的把控不到位,经常出现有的时候不急,有的时候熬夜在做,以上是个人方面的感觉。
    • 团队方面,大伙都不是很清楚开发项目该干什么,每次开会结束都安排好任务,结果到头来还是会出现很多问题,最后又开始赶,队长本身也不是大佬,第一次带这么个队伍也很辛苦,我感觉是计划规划方向不合理,加上不熟悉,团队内早期经常出现分工混乱和目标错误,例如前后端没商量好甚至没有交流,导致无法对接或者重复写了某块内容,还有做出来的不是想象中的成果。
    • 不过,最后我们团队还是完成了这项项目,能说是皆大欢喜,一开始我负责的部分,是边学边做的,有点抽象,后面整合的时候因为大家水平参差不齐,不好整合,分工太散反而出现了问题,最后阶段我的部分让另一名同学接手修改,而我去干其他的事。在此之前他也帮我了好多问题。
    • 在开发微信小程序中,不太建议使用微信开发者工具,该工具要学习微信小程序的特殊语法,因此建议使用其他工具进行开发小程序,但微信云服务非常好,能避免服务器部署流程,能能大大地减少工作量。
    • 我是负责后端部分功能,感觉数据库设计对后端影响很大,数据库设计得烂的话,会导致后端函数代码很难写,不仅要跟前端的同学交流如何对接,也要跟数据库设计的同学提出看法,最好一起进行,我记得我们是数据库先建好后才开始写后端,导致后端函数去迎合数据库,后面又不行了,就开始修改数据库,导致这个流程非常麻烦。
    • 这次团队编程实践让我学到了不少,开阔了我对代码的认识,让我更加的认识到以后出去的从事计算机行业的样子。同时也让我知道扎实的基础和对规划分工的理解的重要性,才不会在未来频频受挫。
  • 技术与工具:

    • 技术:微信小程序开发、前后端 。
    • 工具:Typora、墨刀、idea、微信开发者工具、Vscode 。
  • 最后:

    • 非常高兴能遇到这个团队,也高兴他们能接纳我,在这学到了很多知识让我受益匪浅,同时也感谢老师的指导和教学。
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内容概要:本文围绕“多主体综合能源系统+分布式ADMM研究”展开,系统阐述了交替方向乘子法(ADMM)在多主体综合能源系统中的分布式优化应用,提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于多利益主体之间的协同优化问题,通过建立合理的数学模型,采用ADMM算法实现去中心化的求解架构,有效保障各主体的数据隐私性与决策自主性,同时提升整体系统的计算效率与优化性能。内容涵盖系统建模、优化问题分解、ADMM迭代求解流程、收敛性验证及结果分析,具有较强的理论深度与工程实践价值,适用于能源互联网、微电网群、园区综合能源系统等复杂场景的能量管理与协调调度。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、高校科研人员,以及从事综合能源系统规划、微电网优化、分布式能源管理等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多主体参与的综合能源系统能量管理与协同优化调度;②帮助读者深入理解ADMM算法的分解-协调机制及其在分布式优化中的具体实现,支撑高水平学术论文复现、科研课题攻关或实际工程项目开发;③推动智能电网与能源互联网中去中心化、隐私保护型优化调度技术的发展与落地; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行动手实践,逐行调试并可视化关键变量的迭代过程,深入掌握ADMM算法的参数设置、收敛判据及数值稳定性处理技巧,并尝试将其拓展至电动汽车集群调度、多微电网互动、可再生能源消纳等其他分布式优化应用场景中进行仿真验证。

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