20、示例业务流程建模中的设计原理

示例业务流程建模中的设计原理

在当今的商业环境中,有效的业务流程建模对于软件系统的设计至关重要。EBPM(Exemplary Business Process Modeling)作为一种强大的建模方法,能够帮助软件专业人员做出合理的设计决策。本文将详细介绍 EBPM 的相关内容,包括工具支持、主要模型以及如何利用这些模型进行设计决策。

1. EBPM 的工具支持

虽然 EBPM 可以使用活页挂图、笔和纸来进行,但软件工具的支持对于其高效使用是必不可少的。标准的图形建模工具(如 MS Visio)可以使用,但特定的软件工具具有更多优势,例如:
- 逐步可视化场景
- 对大量模型进行查询
- 以超文本样式在模型之间进行导航

我们使用的工具提供了更多可能性,例如将任意文件附加到所有模型元素上,或者对步骤进行自动编号。所有模型都存储在一个集中的存储库中,以促进设计团队的协调。

2. EBPM 主要模型

EBPM 的主要模型包括合作场景(Cooperation Scenario)、工作场所场景(Workplace Scenario)和术语模型(Model of Terms)。

2.1 合作场景

合作场景是 EBPM 的起点,它使用可视化语言来表示特定的合作工作场景。其基本元模型如图 1 所示。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(背景故事):::process -
【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。
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