24、模型驱动软件开发与自动 BPEL 生成技术解析

模型驱动软件开发与自动 BPEL 生成技术解析

1. 模型驱动软件工厂的实践与优势

在软件开发领域,模型驱动的方法正逐渐展现出强大的优势。以一个模型驱动的软件工厂为例,它采用了特定领域语言(DSL)来进行开发。

1.1 业务实体 DSL 的选择

业务实体 DSL 中不包含操作或方法。将操作和方法放入模型中的附加值有限,因为我们最多只能生成方法模板,而直接用 C# 编写方法模板的工作量与在模型中处理相当。为了遵循模型应节省工作量的目标,我们选择通过部分类用 C# 为业务类编写方法。

1.2 项目经验

该模型驱动软件工厂的首个版本于 2006 年 9 月投入生产。第一个项目是一个固定价格、固定日期的客户项目,于 2006 年 12 月按时且在预算内完成。项目完成后,测量显示 73% 的代码是自动生成的。参与项目的开发人员对底层架构并无经验,但模型驱动的方法确保他们能在计划时间内开发出完全符合架构的应用程序,项目中使用了超过 50 种不同的特定领域模型。

目前,还有几个使用该工厂的项目正在进行中,但现在展示相关数据还为时尚早。首个项目的成功促使决定将 SMART - Microsoft 软件工厂作为所有项目的默认开发环境。在不久的将来,我们预计会用额外的 DSL 扩展该软件工厂,使其适用于更多种类的应用程序。

1.3 经验总结

通过开发和使用这个软件工厂,我们得出以下主要结论:
- DSL 对比传统 MDA 方法 :在开发 SMART - Microsoft 之前,我们在使用 UML 和单独建模工具作为建模语言的传统 MDA 方

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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