9、支持语义变化点的可模板化元模型

支持语义变化点的可模板化元模型

1. 引言

元模型、模型和模型转换是模型驱动架构的关键要素。对于特定领域,元模型能捕捉常见概念、其含义以及它们之间的关系。例如,它可用于为领域特定建模语言(DSML)指定抽象语法,为模型提供语法和词汇规范。转换规则可在元模型层面表达,并应用于符合相应元模型的模型。

元模型在模型驱动方法中的主导地位引发了其重用问题。为避免从头开发新元模型,重用和/或特化现有元模型的部分至关重要。MOF(元建模的OMG标准)提供了受面向对象技术启发的构造,如导入、继承或包合并。一些面向对象语言为了可重用性和资产化,引入了泛型机制,使元素更易于重用和特化。我们认为MOF也应朝着这个方向发展,特别是在模型驱动工程(MDE)社区对具有行为和可执行元模型有需求的当下。

在DSML中,处理的概念通常超越了MOF作为“元数据存储库”的传统用途。这些元模型通常在动态上下文中指定,其中元模型中识别的概念具有动态语义,并在执行中发挥作用。如果MOF能支持行为描述,DSML的元模型将嵌入操作语义,从而使符合该元模型的模型能够执行。对于DSML来说,重用/特化问题同样关键。基于状态的语言的元模型规范就是一个典型例子,需要重用和特化机制。在UML 2规范中,这些不同的潜在解释被称为“语义变化点”。

然而,MOF没有提供明确声明和修复通用元模型语义变化点的方法。这些信息通常只能通过相关文档(如UML 2元模型的自然语言文档)获取,或者隐藏在元模型的行为描述中。为填补这一空白,我们提议在元模型层面引入定义模板参数的能力,参数可以在模型层面或元模型层面绑定。

2. 元模型特化的标准机制

MOF和UML 2基础设施提供了特化现有元模型的

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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