UML语言各种图形的建立步骤-系统中的例外情况建模

本文介绍了一种系统中例外情况的建模方法,包括识别对象类及接口的可能例外、用信号类描述例外并构建例外层次结构等步骤。

3.  系统中的例外情况建模:

1〉  对于每一个对象类和接口,找出可能发生的例外情况和出现例外情况的条件。

2〉  把每一个例外情况用一个信号类描述,类名前冠有构造型《exception》。

3〉  建立例外情况的层次结构,把一般性的例外情况置于高层,把特殊性的例外情况置于低层。

4〉  对于每一个操作确定可能发生的例外情况。在操作和他的例外情况的信号图表之间有一条虚箭线连接,其上标出构造型《send》,表示从操作到他的例外情况的send依赖。

 

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/133368/viewspace-688720/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/133368/viewspace-688720/

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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