15、实现模型编织中实用泛化性的可扩展方法

实现模型编织中实用泛化性的可扩展方法

在模型驱动工程(MDE)中,许多任务涉及到满足特定条件的跨切面模型修改。这些转换任务可能会影响众多模型元素,并且以不同的形式出现,如重构、模型补全或面向方面的模型编织。然而,虽然这些任务的核心操作是与领域无关的,但易于使用和定制的通用解决方案却很少。

1. 背景知识
  • 模型编织与面向方面建模 :面向方面建模(AOM)为跨切面关注点提供了明确的语言构造。许多AOM技术使用与面向方面编程(AOP)类似的构造。切入点描述了一个方面应应用于模型的哪些点,通知定义了当模型的一部分与切入点的描述匹配时应执行的操作。切入点和通知共同构成一个方面。基础模型中与切入点匹配的点称为连接点。识别这些点后,通知中描述的更改可以在这些点执行,这个将通知信息合并到基础模型的过程称为模型编织。
  • 建筑信息建模 :建筑信息建模(BIM)指的是包含三维几何信息以及语义信息的建筑模型。在过去十年中,BIM开始取代二维模型,但尚未完全普及。大多数BIM设计工具使用专有格式来表示和渲染模型,为了实现互操作性,这些工具通常提供对一种称为工业基础类(IFC)的标准格式的导入和导出功能。将MDE技术应用于建筑模型时,在可扩展性和集成方面存在挑战,因为许多利益相关者使用具有相当规模和复杂性的部分模型。
2. 通用可扩展模型编织器GeKo介绍
  • 关键特性
    • 普通模型的不对称编织 :在该方法中,由切入点模型和通知模型定义的方面被编织
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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