34、提升软件设计质量与效率:可复用决策理由块的应用

提升软件设计质量与效率:可复用决策理由块的应用

1. 背景与问题

在为用户组织设计软件的当前实践中,设计师常常为每个决策反复生成设计知识,就像不断地“重新发明轮子”。这种做法导致设计知识在从业者社区中难以积累和增长。具体来说,同样的知识被反复产生,却未在后续类似决策中得到复用,这使得设计工作花费了比实际所需更多的精力。同时,还带来了结果质量降低的风险,并且由于知识未被复用,最终产品的属性难以预测,给项目带来了很大的风险。

2. 目标说明

我们的目标是通过复用设计知识来提高软件设计过程的质量、可预测性和效率。不过,在实施这个目标之前,需要明确以下几点:
- 决策理由复用 :我们并非提供一个通用的设计知识管理工具,而是专注于决策理由的复用。决策理由是关于设计决策有哪些选项,以及每个选项如何影响相关需求的知识。
- 应用领域 :我们的解决方案主要应用于系统工程和系统组件与基础设施组件的获取领域,但不排除在其他领域使用的可能性。
- 经验范围 :我们的经验主要来自企业信息系统(EISs),这类系统用于组织的行政目的,通常存储和使用数据,具有一些业务逻辑和一个或多个用户界面。不过我们提出的解决方案适用于任何软件设计问题。
- 应用类型 :我们仅考虑定制开发的应用程序,而非现成的软件,尽管这些应用程序是基于商业可用组件构建的。
- 决策层次 :我们关注的是高层次的设计决策,因为这些决策需要更多的努力,代表了更多的风险,对质量的要求也更高,并且通常涉及组

【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改进中。
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