32、软件自适应与产品线演化解析

软件自适应与产品线演化解析

1. 软件运行时演化与自适应基础

软件系统的运行时演化和自适应是应对复杂动态环境的重要手段。运行时模型对于支持控制目标、自适应和监控这三个层面动态性的反馈循环至关重要。具体而言:
- 控制目标层面 :运行时模型代表以功能和非功能需求形式存在的、需保证的需求规范。
- 自适应层面 :运行时模型代表被管理系统的状态、自适应计划及其与保证规范的关系。
- 监控层面 :运行时模型代表上下文实体、监控需求、监控策略及其与保证标准和自适应模型的关系。

自适应性可被视为短期的软件演化。对于对高度动态且持续运行的软件系统演化感兴趣的研究人员、工程师和学生来说,必须深入理解自适应软件的基础概念,如反馈、前馈和自适应控制、MAPE - K 循环、ACRA 参考架构和自 * 属性,以及诸如运行时需求和模型、上下文监控和运行时验证与确认等支持机制。

需要指出的是,尽管运行时演化有诸多益处,但并非总是最佳解决方案。可基于三个选定变量——需求和环境的变化频率、不确定性以及离线演化成本,分析运行时软件演化的必要性,同时讨论运行时软件演化与自动化软件演化任务所需软件工件带来的复杂性之间的权衡。

2. 软件产品线概述

软件产品线(SPL)旨在通过一组共同的共享资产支持一系列相似软件产品的开发。应用 SPL 实践能显著提升产品上市时间、工程和维护成本、产品组合规模以及质量。SPL 已在众多行业领域得到商业应用,包括嵌入式系统、Web 和移动应用。

SPL 是一项长期投资,具有较长的生

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值