第二章 用隐喻来更充分的理解软件开发

本文探讨了隐喻在软件开发中的重要性,并通过写作型、生长型和迭代型三种隐喻方式来形象地说明软件开发的不同模式。通过类比帮助理解复杂系统。

1. 隐喻的重要性

    重要的科学研究成果往往来自于类比,光的波动性最早是研究声音跟光之间的相似性得出来的结论,光和声音都有振幅(亮度,响度),频率(色彩,音调)和其他一些共有的属性。我们在对系统建模的时候也是靠一些已有的模型来对一些未知领域的类比,分析共性来理清对新系统的理解。

 

2. 常见的软件隐喻

    写作型

    就好比我们写一封信一样,从头到尾一直写下去,发现不满意撕了从来。一封信写完往往是一垃圾篓废纸。当我们没有意识的去写软件时候就是如此,这往往是最糟糕的情况。

    生长型

    试想一下一颗珍珠的养成过程,一颗小小的石头在牡蛎的肚子里慢慢的演化成一颗闪耀的珍珠。就好比我们一点点的写软件,测试某一部分功能然后继续完善一直到程序完成的那天我们才能看到该软件的真实面目。

    迭代型

    在地质构成中,有一种岩层叫冲积层,它的形成过程是一层一层的泥沙附着在岩石的表面经过长年累月而慢慢形成的。在每一次成型之前都是它都是一层完整的岩石。试想一下我们熟悉的迭代式软件开发是不是也有点相似性。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解
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