需求工程系列(四)- 用例基本与UML“无关”

本文探讨了用户对于用例的理解误区,解释了用例并非完全基于图形描述或UML,而是一种主要通过文本形式表达需求的方式。尽管用例模型会使用一些UML图符,但这些仅占整体需求信息的一小部分。

  最近在与用户的沟通过程中,发现用户经常会认为用例是一种基于图形描述或UML的方法,从而质疑用例是否能够有足够的描述能力,或者用例是否易于被业务人员理解。其实,这是对用例的另一种典型的误解。   在用例模型中,的确会用到一些UML的图符(一个小人代表Actor,一个椭圆代表Use Case,等等),但这些图符是非常容易理解的。而且用例的主要信息是在需求规约当中,用例模型传递的信息可能只占所有相关需求信息的5%。     所以,我建议,大家可以粗略地认为用例与UML基本无关,它主要是一种基于文本的结构化地书写需求的方式。

【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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