2023(春) 软工作业 2:个人编程项目PSP

软工211-429-张婍妍 软工教学1班 2023-03-19 13:33:53

实验名称:个人编程项目练习

一、实验目的

   体验个人能力过程PSP

   简单编程训练

二、实验内容

Step1: 到 以下网站:https://gitcode.net/ntu/SET,下载 红楼梦.txt 文件。如图:

 Step2:阅读理解以下编程任务,并估计完成这些任务需要的时间,填表写PSP表中预估耗时(时间单位:分钟)

              (PS:先不要看后面的附录部分的提示代码,尽量自己完成。实在不会,可以参考后面的代码)

          Task1:分割章回。一共120回。

          Task2:情感分析,即计算每章回出现 悲、喜次数。可以用"笑"、"喜" 等同义词表示喜;用"悲"、"哭"、"泣"等同义词表示悲。

          Task3:计算每个章回里面,典型人物出现的次数。如刘姥姥、王熙凤等。

   PSP表格如下:

Personal Software Process Stages

预估耗时(分钟)

实际耗时(分钟)

Planning(计划)

10

6

Estimate(估计时间)

10

15

Development(开发)

20

25

Analysis(需求分析(包括学习新技术))

30

20

Design Spec(生成设计文档)

10

15

Design Review(设计复审)

5

5

Coding Standard(代码规范)

5

5

Design(具体设计)

10

8

Coding(具体编码)

15

30

Code Review(代码复审)

10

10

Test(测试(自我测试,修改代码,提交修改))

10

15

Test Report(测试报告)

5

5

Size Measurement(计算工作量)

10

10

Postmortem & Process Improvement Plan(事后总结,并提出过程改进计划)

10

15

Total(合计)

160

 184            

            

Step3:按照PSP表格,分14个阶段完成以上编程任务,并填写PSP表的实际耗时一列(单位:分钟)。

Step4:本次实验的代码:软工211-429-张婍妍 / hlm · GitCode

Step5:写出这次实验与以往编程练习不同之处,感受(体会)、经验教训等

这次实验对于自己来说是一个很新的体验。通过这次实验,我了解到了一个新的概念:PSP分析。Personal Software Process是一种可用于控制、管理和改进个人工作方式的自我持续改进过程,是一个包括软件开发表格、指南和规程的结构化框架。PSP分析通过分析软件开发过程中的各个阶段,包括需求分析、设计、编码、测试等,来确定每个阶段所需的时间和工作量。这种方法可以帮助我们更好地管理和控制软件开发过程,提高软件开发的效率和质量。

此次实验与之前所有实验都不同的是,之前做实验都是直接去码代码,得结果。但这次首先要先切分任务,规划整个流程,减少了很多不必要的时间浪费。着重点不再是具体的编码过程上,而是更好的体会软件开发整体的流程设计再到具体实现这一整个过程。

所以,在今后的实验中,可以试着利用PSP表来进行项目的开展,更好的提高项目实行效率和规划。

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内容概要:本文围绕“新型电力系统下多分布式电源接入配电网承载力评估方法”的研究,系统性地介绍了基于Matlab的仿真建模与代码实现方案,旨在评估高比例分布式电源(如光伏、风电等)接入背景下配电网的接纳能力。研究融合了智能优化算法(如蜣螂优化、灰狼优化、遗传算法)、多目标优化、鲁棒优化及双层优化模型,结合潮流计算、稳定性分析与故障仿真,构建了完整的承载力评估体系。文档不仅提供核心算法实现,还拓展至微电网调度、储能配置、电氢耦合系统、电动汽车协同等前沿方向,强调“复现+创新”相结合的科研路径,助力研究者快速掌握高水平论文复现技巧并激发原创思路。; 适合人群:具备电力系统、自动化或相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真环境,正在从事科研或工程应用的研究生及初级科研人员(工作1-3年);; 使用场景及目标:①复现高水平期刊中关于配电网承载力的优化模型;②开展高比例可再生能源接入下的配电网规划与运行研究;③学习并应用智能优化算法解决复杂电力系统问题;④获取完整科研资源包以加速课题进展与论文撰写; 阅读建议:建议读者关注公众号“荔枝科研社”获取网盘资源,下载全套代码与模型文件,按照文档结构循序渐进学习,重点理解算法设计逻辑与仿真建模细节,结合所提供的复现案例深化对优化模型与工程应用场景的理解,提升科研效率与创新能力。

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