6、面向服务计算应用(SOCA)开发方法:敏捷与严谨的平衡研究

面向服务计算应用(SOCA)开发方法:敏捷与严谨的平衡研究

1. 软件开发方法论的演变

软件开发方法论经历了四个时代的演变。在预方法论时代,没有可用的软件工程方法论,仅支持通用编程方法。早期方法论时代,出现了如瀑布模型(Waterfall)和结构化分析与设计技术(SADT)等首批软件工程方法论。方法论时代则涵盖了更全面、严谨的软件工程方法论,如螺旋模型(Spiral)、统一软件开发过程(RUP)和基于模型的系统架构与软件工程(MBASE)。而在过去20年中出现的后方法论时代,引入了敏捷方法,以Scrum和极限编程(XP)为主要代表。

从一个时代到下一个时代的过渡和演变,通常是由于新的开发技术范式(如面向对象编程语言)的出现,以及对更好的项目管理知识的需求,以实现对项目的更有效控制。然而,从方法论时代(以严谨方法为基础)向后方法论时代(以敏捷方法为基础)的过渡引发了一些方法论上的冲突和争论。

严谨的方法论要求对项目中的几乎所有内容进行控制和文档记录,但这种方法可能导致流程复杂,难以遵循。因此,敏捷开发方法应运而生,旨在简化软件开发生命周期过程的控制,最大程度地接受和适应任何所需的变更,并实现有价值的功能性软件的更快交付。然而,敏捷开发方法也面临着挑战,它需要一个“技术卓越的团队”,并且“敏捷性只有通过所有相关人员的更高纪律性才能实现”。

目前,软件开发人员和项目经理面临着执行敏捷开发过程和严谨开发过程的双重困难。因此,提出了软件开发的平衡方法论,旨在综合敏捷和计划驱动方法的优点,以应对同时实现高软件可靠性、敏捷性和可扩展性的未来挑战。

2. 面向服务计算(SOC)方法

面向服务的软件工程师(SOSE)是一种软件开发范式

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现调优,重点关注集成策略鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法,旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Coupled System of Mean Field Equations)。研究聚焦于构建高效的数值计算框架,克服传统方法在处理高维、非线性延迟耦合系统时的计算瓶颈,提升解法器的稳定性收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现,通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性鲁棒性。同时,文档列举了大量相关科研方向Matlab应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了Matlab在复杂系统仿真优化中的广泛应用能力。; 适合人群:具备一定数学建模Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模CSME求解机制;②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法;③借鉴文中的算法设计思路代码框架,应用于自身科研项目中的系统仿真优化问题。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行关键算法模块,加深对理论推导数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向代码资源,拓展研究视野,提升科研效率。 ```
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