1、自动化测试实用指南:UFT 12 与 VBScript 实战

自动化测试实用指南:UFT 12 与 VBScript 实战

1. 自动化测试领域专家介绍

在自动化测试领域,有两位专家拥有丰富的经验和卓越的成就。

1.1 Meir Bar - Tal

Meir Bar - Tal拥有本古里安大学内盖夫分校的认知心理学硕士学位,但在2000年迅速转向软件行业,目前是一名独立的测试自动化架构师。他是知名知识分享网站www.advancedqtp.com的联合创始人之一,自2011年起成为该网站的唯一所有者,同时担任主编和论坛管理员。该网站的论坛多次成为自动化测试协会奖项的四强候选者,有一次仅次于著名的SQA论坛。

Meir参与了众多涉及多种技术(如COM、Unix、Windows、Web、.NET等)和商业行业(如衍生品、银行、医疗等)的项目。他提供的服务范围广泛,包括咨询、项目管理、设计开发、培训指导、工具评估以及插件开发等。他曾为HP Software、Experitest等多家公司提供服务,在2013 - 2014年,作为分包商担任HP Software一个具有挑战性项目的技术负责人,成功使用UFT为HP ALM实现了端到端场景的自动化。

1.2 Jonathon Lee Wright

Jonathon Lee Wright拥有超过15年的国际自动化经验,曾在多家全球组织工作,包括雷曼兄弟、日立咨询、西门子等。目前,他在德意志银行负责企业级的投资组合生命周期管理,作为测试自动化转型计划的一部分,目标是对银行全球数字企业景观中的2700个应用程序进行测试自动化。

他还为畅销书《软件测试自动化案例研究》等多本书籍做出了贡献,是Test Automation

【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,同时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
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