10、软件架构中的连接性、边界上下文与架构量子

软件架构中的连接性、边界上下文与架构量子

在软件架构设计中,提升系统模块化、合理处理组件间的耦合关系是至关重要的。下面将介绍一些关键概念和准则,帮助我们更好地理解和设计软件架构。

连接性准则

Page - Jones 提出了三条使用连接性(connascence)来提升系统模块化的准则:
1. 最小化整体连接性 :将系统分解为封装元素,以此减少整体的连接性。
2. 最小化跨封装边界的连接性 :对于跨越封装边界的剩余连接性,要尽可能降低。
3. 最大化封装边界内的连接性 :在封装边界内部,让连接性达到最大。

传奇软件架构创新者 Jim Weirich 重新推广了连接性的概念,并给出两条建议:
- 程度规则 :将强形式的连接性转换为弱形式的连接性。
- 局部性规则 :随着软件元素之间距离的增加,使用较弱形式的连接性。

连接性与边界上下文的交集

领域驱动设计(DDD)是一种允许对复杂问题域进行有组织分解的建模技术。DDD 定义了边界上下文,在这个上下文中,与领域相关的一切在内部是可见的,但对其他边界上下文是不透明的。边界上下文的概念认识到每个实体在局部上下文中能发挥最佳作用。例如,不同的问题域可以创建自己的 Customer 类,而不是在整个组织中创建统一的类,并在集成点协调差异。这种隔离也适用于数据库模式等实现细节,这类似于微服务中常见的数据隔离程度。

架构师在基于 DDD 设计系统(

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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