MDA之PIM-4定义操作及方法

本文介绍了如何使用序列图来表达对象间的交互过程,并通过实例详细解释了如何利用序列图进行系统分析,包括对象的消息传递、操作定义等核心概念。

定义操作及方法
1. 概念
  系统分析员通过序列图的思考与表达,试图安排依据各个类所生成的一群对象的交互,
让这一群对象可以合理完成某一个系统用例。同时,在序列图中,一群对象交互所引发的
操作,则可以反馈给类图,定义出更多的操作及属性,甚至发现之前未发现其他类及关系。
  
  序列图的主要组成元素:对象,调用消息(call message),执行规格(execution
specification),生命线(lifeline)
  
  建议:
? 主要流程与其他流程分置于不同的序列图中,千万别再一张序列图里表达多条流
程,避免造成图面过于复杂,难以阅读(图是为了加深理解).
? 自由消息可以引发接受对象自身的公开操作(Public Operations)或私有操作(Private
Operations):但是,一般消息只能引发公开操作,不能引发私有操作。
? 对象之间有限通过静态关系传送消息,否则可于操作中建立暂时性的关系,以便传
送消息。
? 显示消息序号,有助于撰写说明
? 两对象之间具有组合关系时,其他对象仅能看到whole对象,不能直接使用part
对象。
? 传送对象,而非属性,维持对象的封装性。
? 对象封装了属性,以及操作的方法,仅对外透露公开操作。在分析规划对象的方法
时,如果需要与其他对象交互,甚至是使用到对象本身的属性或操作时,切记要严
守下列三项条件:
1. 不能直接提及对象的属性
2. 也不能假设对象的执行方法
3. 仅能够使用对象的操作
2. 示例
 

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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