38、测试驱动开发与软件组件设计

测试驱动开发与软件组件设计

测试驱动开发(TDD)流程

TDD 是一种软件开发方法,先编写测试用例,再根据测试用例编写实现代码。以下是具体的操作步骤:
1. 添加测试框架与定义测试用例 :第二组测试用例将使用无效值调用函数,并检查是否返回正确的错误值。目前,我们已添加测试框架并定义了一些测试用例。
2. 构建代码并执行测试函数 :由于除了函数原型外,尚未编写任何实际的应用代码,所以作为 TDD 周期的一部分,所有测试都应该失败。
- 构建代码。
- 启动调试器。
- 打开视图\串行窗口\printf 窗口。
- 运行代码。测试失败将在串行窗口中报告。

graph LR
    A[添加测试框架与定义测试用例] --> B[构建代码]
    B --> C[启动调试器]
    C --> D[打开视图\串行窗口\printf 窗口]
    D --> E[运行代码]
    E --> F{测试是否失败}
    F -- 是 --> G[报告测试失败]
    F -- 否 --> H[测试通过]
自动化 TDD 周期

在开始编写应用代码之前,可进一步自动化测试过程,通过在 IDE 中一键完成构建和测试周期:
1. 将项目目标设置为“测试”构建。
2. 打开目标菜单选项,选择用户菜单,启用“开始调试”选项。
3. 选择目标\调试菜单选项,添加位于 ,project

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)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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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
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