软件设计中的一些常见原则 总结

于 2013-12-17 15:09:38 发布
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分类专栏： architecture
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本文详细介绍了软件工程中重要的六大设计原则：单一职责原则、开闭原则、里氏替换原则、依赖倒置原则、接口隔离原则及迪米特法则。通过遵循这些原则，可以提高软件系统的灵活性、可复用性和可维护性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1，单一职责

解释：每个类只做一件事，并且只有一个可以引起变化的原因 

目的：高内聚 低耦合

2，开闭原则

3，里氏替换

4，依赖倒置

5，接口隔离

6，迪米特法则

 

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基于A*算法的多AGV路径规划与冲突避让的Matlab实现
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内容概要：本文详细介绍了利用A*算法进行多AGV（自动导引车）路径规划的方法及其在Matlab环境下的具体实现。首先，针对单个AGV，使用A*算法计算最短路径，采用曼哈顿距离作为启发函数，适用于栅格地图场景。其次，在多AGV环境中，通过时空冲突检测机制来识别路径重叠，并采取动态调整策略，如让低优先级AGV等待，确保各AGV能够顺利到达目的地而不发生碰撞。此外，还提供了可视化的路径动态演示和时间坐标曲线，帮助用户更好地理解和监控AGV的移动过程。文中给出了完整的代码框架，包括地图配置、AGV数量设定以及起终点随机生成等功能，适用于中小型场景的AGV调度。 适合人群：对机器人导航、路径规划感兴趣的科研人员和技术开发者，尤其是那些希望深入了解A*算法及其应用的人士。 使用场景及目标：本方案旨在解决多AGV系统中存在的路径交叉和死锁问题，提高物流运输效率。主要应用于自动化仓储、智能交通等领域，目标是通过合理的路径规划减少碰撞风险，提升系统的稳定性和可靠性。 其他说明：作者提到在实际运行过程中遇到了一些挑战，比如Matlab全局变量在并行计算时不稳定的问题，经过面向对象重构后得到了改善。同时，对于更大规模的AGV调度，可能需要探索更加高效的算法。
【多智能体系统】基于增益迭代扰动观测器的隐私保护机制设计与仿真：多智能体系统中用户定义时间内的隐私保护与控制性能优化(论文复现或解答，含详细代码及解释）
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内容概要：本文详细介绍了一篇关于多智能体系统隐私保护和增益迭代扰动观测器的学术论文。论文提出了两种主要创新：一种新的隐私保护机制，通过设定时间掩码函数实现在用户定义时间内保护隐私，减少对系统性能的影响；以及一种增益迭代扰动观测器，基于负梯度优化概念构建增益迭代机制，以提高系统控制精度。文中提供了详细的Python代码实现，包括多智能体系统仿真类、隐私保护和扰动观测器的具体实现，并通过仿真实验验证了所提机制的有效性。此外，还对现有隐私保护技术和系统扰动处理挑战进行了深入分析，展示了改进方法在隐私保护效果、系统性能等方面的显著提升。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对多智能体系统、隐私保护技术和控制理论感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：①适用于研究多智能体系统的隐私保护机制；②探索如何通过增益迭代机制提高扰动观测器的性能；③为智能电网、无人机编队、工业物联网等领域提供隐私保护和系统优化的解决方案。 其他说明：该资源不仅包含理论分析，还提供了完整的代码实现和仿真结果，便于读者理解和实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验，以便更好地掌握论文中的核心思想和技术细节。
混合动力汽车P2构型能量管理：基于规则与庞特里亚金最小值策略的对比与应用
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如无限或半无限介质中的组织吸收、散射、反射率和注量率matlab代码.rar
04-10
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Qt 4 C++ GUI编程入门指南
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本书是关于C++图形用户界面(GUI)编程的权威指南，专注于使用Qt 4框架。全书分为几个部分，首先介绍了Qt的历史和基础知识，包括如何开始使用Qt创建简单的应用程序。接着深入探讨了创建对话框和主窗口的技巧，包括子类化QDialog和QMainWindow，以及如何使用信号与槽机制，这是Qt框架的核心特性之一。书中还详细讲解了控件样式、布局、快速设计对话框、动态对话框以及内置控件和对话框类的使用。此外，还涉及了如何实现应用程序的核心功能，如创建菜单栏、工具栏、状态栏，以及如何处理文件菜单和多文档界面等。本书适合初学者和有经验的开发者，旨在帮助他们快速掌握Qt框架，并创建出功能强大的跨平台桌面应用程序。
基于Matlab GA优化算法的四工件六机器车间调度解决方案
04-10
内容概要：本文详细介绍了利用Matlab的遗传算法（GA）解决四工件六机器车间调度问题的方法。首先定义了问题背景，即4个工件各有3道工序，共6台机器可供选择，目标是最小化总加工时间。文中重点讲解了GA的关键步骤，包括染色体编码（采用工序+机器的双层编码）、适应度函数设计（考虑机器空闲时间和工件工序进度）、以及交叉变异操作（采用顺序交叉和均匀变异）。通过200代的迭代优化，最终得到最优解，使总耗时从初始的70多个时间单位降低到48个时间单位。此外，文章还提供了甘特图可视化功能，帮助直观展示调度结果。 适合人群：对车间调度问题感兴趣的工程技术人员、研究遗传算法的应用开发者、希望了解Matlab在工业优化中应用的研究人员。 使用场景及目标：适用于制造业车间调度优化场景，旨在通过遗传算法找到最优的工件加工顺序和机器分配方案，从而最小化总加工时间，提高生产效率。 其他说明：文中提供的代码示例可以直接用于实验环境，同时也给出了进一步改进的方向，如引入更多现实因素（如固定工序机器限制）和优化参数设置。
软件工程：设计原则与设计模式解析
软件设计原则是指导我们编写高质量代码的基础准则，而设计模式则是在特定场景下解决常见问题的经验总结。 一、软件设计原则 1. 避免重复原则(DRY, Don't Repeat Yourself): 这个原则强调减少代码的冗余，确保每个...
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