2、形式化方法与极限编程的融合:提升软件开发质量的新途径

形式化方法与极限编程的融合:提升软件开发质量的新途径

1. 形式化方法与极限编程概述

形式化方法通常可分为形式化规范和验证两大基本技术与实践。形式化规范利用形式逻辑的符号集,明确规定系统要实现的需求、达成需求的设计,以及需求的上下文、假设和约束,以清晰描述系统功能和期望行为。设计规范中,会设计一套从系统的高层抽象表示到详细实现规范的层次化规范。形式化验证则运用形式逻辑的验证方法,检查规范的一致性和完整性,确保设计能满足系统所需的要求、假设和约束。

常见的形式化规范技术有多种,自动化工具可辅助进行严格验证。以下是几种常用的形式化规范示例:
| 形式化规范方法 | 简介 |
| ---- | ---- |
| VDM(维也纳开发方法) | 是最古老的形式化方法之一,由一系列形式化规范和计算开发实践组成,包含规范语言 VDM - SL,其规范基于通过集合、列表和映射等简单数据类型开发的数学模型,操作会导致模型状态变化。 |
| B - 方法 | 由抽象符号组成,使用集合论进行系统建模,并通过数学证明来验证不同细化阶段之间的一致性。 |
| Z | 常用于关键系统开发,使用数学符号和模式提供系统的精确描述,系统由多个称为模式的小 Z 模块描述,模块可相互引用,每个模块有描述性的非正式语言文本辅助用户理解。 |

极限编程(XP)是一种敏捷开发方法,适用于需求不完整或不断变化的中小型开发团队。它以轻量级迭代方式工作,注重紧密协作、简单设计,通过持续测试生产高质量产品。XP 由 K. Beck 在 20 世纪 90 年代创建,包含十二项关键实践和四项核心价值观:沟通、简单性、勇气和反馈。XP 是一种测试驱动的方法,在测试驱动开发(TDD)中,每

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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