15、智慧工具:上游需求的混合解决方案

智慧工具:上游需求的混合解决方案

在需求工程领域,为了更好地处理复杂问题和多方利益相关者的需求,一款名为 Wisdom 的工具应运而生。它结合了认知映射和对话映射技术,旨在支持需求工程的上游阶段,也就是明确系统“是什么”和“为什么”的阶段。

1. 开发背景与必要性

目前市场上已经存在认知映射和对话映射软件,如 Decision Explorer™、Questmap™ 和 Compendium™,甚至白板或便利贴也能辅助相关流程。但为何还要开发新软件呢?
- 数据管理需求 :软件对于管理数据的规模和复杂性至关重要。例如,半天的研讨会可能会产生 300 个节点,而且在连续的信息收集过程中,每个参与者可能会输入几十个想法。主持人需要软件来管理异步和同步输入产生的文本流。
- 数据存储与决策依据 :存储数据以便在开发的后续阶段获取决策依据也很重要。
- 混合映射需求 :Wisdom 过程结合了认知映射和对话映射,因此需要一款能同时支持这两种技术的软件工具。而且对于混合映射,分别使用不同工具是不可行的,目前其他工具无法轻松支持这两种技术。

2. Wisdom 工具的功能特点

Wisdom 工具支持有主持人引导的会议,具备创建、编辑、存储和浏览认知地图、对话地图以及混合地图的功能。
- 混合地图优势 :混合地图允许在适当的时候将认知映射和对话映射活动混合进行。例如,在使用 IBIS 审议特定问题时,纳入与整体视图相关的认知映射元素,有助于澄清具体问题的背景或解决不确定性。

【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