《架构之美》阅读笔记

什么是架构设计?

架构:建造的艺术或科学。同时考虑到美学因素和实用因素,是洞见系统内在结构、规律、原则和逻辑的过程。
为什么需要架构设计?
架构不良的设计无品质上的考虑,可维护性极差,运维成本高。
良好的架构有助于功能的增删改,任何一段代码,放在架构的哪一层,都是由架构设计好的。任何一点变更,都要遵循自顶向下的原则,先考虑到架构,再考虑到底层代码,而不是一上来就改代码,加代码。
谁来进行架构设计?
虽然大部分程序开发人员也隐含行使了架构师的角色与职责,但架构不能这样以一种自动而隐晦的方式存在,应该适时地有意识地因地制宜的主动做出架构层面上的设计及重构工作。
如何进行架构设计?
概念完整性(处理问题的一致性), 同时,架构设计上的相对简单也才可能保证概念完整性,一致性。这也是架构能够比较务实,利于推广的重要因素。
国内面临的架构设计其实更多的是架构选型。
架构不是一蹴而就的。无法一开始就提供完美的架构,他应该随着用户的增长而可扩展,好处是能避免系统的过度设计。
如何评判架构设计的好坏?
好的架构就是要分离关注点,也即“庖丁解牛,分而治之”。降低耦合性,这样复杂性也随着降低了,让参与系统各个方面的开发测试人员只需了解自己需要了解的模块,不需要了解整个系统,就能并行地进行工作了。
原则:
整个系统需要有概念一致性:相同的设计哲学,相同的设计模式,处理问题的一致性。
方法:
架构评估两种常见的方式,第一种评估方式是确定架构的属性,通常通过建模或模拟系统的一个或多个方面,包括吞吐量、伸缩性、可靠性、可访问性、可变性、可维护性。

第二种评估方式就是通过对架构师提出质询来评估架构。

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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)与多层感知机(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与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。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,结合并行计算与参数自适应机制,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训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与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、路径平滑与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与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与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP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。
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