10、使用网格计算构建三元覆盖阵列

使用网格计算构建三元覆盖阵列

1. 引言

在快速发展且竞争激烈的世界中,企业若要保持领先地位,需具备高度的适应性,而定制化软件解决方案在此过程中起着关键作用。为支持这种定制化,软件系统必须提供大量可配置选项。这种灵活性虽然促进了定制化,但也产生了许多潜在的系统配置,可能需要进行广泛的质量保证。

测试软件组件的一个好策略是生成参与其操作的所有用例集。然而,仅测试单个值可能不够,而对所有可能组合进行详尽测试并不总是可行的。一种替代技术是组合测试,它是一种可以降低成本并提高许多应用程序软件测试有效性的方法。它基于构建经济规模的测试套件,以覆盖最常见的配置。覆盖阵列(CAs)是一种组合结构,可用于表示这些测试套件。

覆盖阵列(CA)是一个组合对象,用 CA(N; t, k, v) 表示,可描述为一个具有 N × k 个元素的矩阵,使得每个 N × t 子阵列至少包含 vt 个符号的所有可能组合一次。其中,N 表示矩阵的行数,k 是参数的数量,每个参数有 v 个可能的值,t 表示交互强度或受控交互的程度。

以基于 Web 的系统为例,该示例涉及四个参数,每个参数有三个可能的值。一个完整的实验设计(t = 4)应涵盖 34 = 81 种可能性,但如果将交互放松到 t = 2(成对),则可能的组合数量将减少到 9 个测试用例。

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【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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