4、UML与软件开发:全面解析与实践应用

UML与软件开发:全面解析与实践应用

1. UML基础元素表示

在UML中,类的属性和操作范围可在类定义中表示。属性或操作前无符号表示该元素对类是公共的,其具体含义取决于所使用的语言。当前支持的符号可用于组合表示,如 +$new() 表示类端公共方法。

对象用带下划线类型的方框表示,分为上下两部分。上部分以 objectName : className 格式显示对象名和类名,对象名可选,类名必选,还可指定特定类的对象数量。下部分列出属性及其值,格式为 name type = value ,类型通常可省略,为清晰起见可隐藏下部分。

类或对象间的关系用实线表示的关联来呈现。关联可以有名称和可选的方向箭头,关联两端为角色,角色可能有名称说明类间的视图关系。每个角色还指示类的多重性,可用 * (零个或多个)、数字、范围(如 0..3 )表示,无表达式则表示恰好一个关联。还可使用 {Ordered} 指定多个对象有序,额外文本注释主要为读者服务,在UML中无实际意义。

某些情况下,关联需要属性,此时将关联视为类,用虚线从关联线连接到关联类,该类可像其他类一样有名称、属性和操作。

聚合表示对象间的部分 - 整体关系,用连接到整体对象的角色上的空心菱形表示。还可区分按值和按引用的引用,未填充的聚合符号表示按引用实现,填充的表示按值实现。

限定关联需要对象和限定符来唯一标识关联中的另一个对象,用关联和类之间的方框表示。三元(或更高阶)关联用菱形表示,每个参与类

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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