日文原版软件工学教科书学习笔记二、4、(8)

本文探讨了UML部署图的概念,展示了如何通过图表形式化设计面向对象系统,并指出UML在实际分析方法上的局限性。重点分析了部署图在联网数据系统、个人电脑与桌面应用程序中的应用,以及UML在面向对象设计中的优势和存在的问题。

▲デプロイメント図

システム動作する時のコンフィグレーションを表現するための図。

:インターネット対応のデータベース.システムのデプロイメント図



パソコン(PC)とデスクトップ.コンピュウータがアプリケーション.サーバを介入して、データベースを利用している、また、PCの利用においては、ファイアウォールが設定されている。

 

UMLにおける図形式化によって、オブジェクトの設計も容易になる。

問題点:

①UMLの意味論が明確ではない、すなわち、各図の要素の意味が厳密に定義されていない。

②UMLでは実際の分析方法に関する規定はない、よって、分析者がオブジェクト指向についてのある理論や方針を元に分析を行う必要がある。

統一プロセスなどはUMLの方法論の一つである。

 

翻译:

△部署图

显示系统运行时的配置的图。

例:联网数据系统的部署图



个人电脑和桌面通过程序服务器,访问数据库。个人电脑需通过防火墙才能访问。

 

通过UML图形化设计,面向对象设计变得很容易。

存在如下问题:

UML语义学不是很明确,即,各个图的要素并未严格定义。

UML没有规定实际的分析方法,因此,分析者必须根据面向对象的理论和仿真来进行分析。

同一过程法是UML的方法论之一。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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