11、软件密集型系统设计:从技术驱动到以人为本

软件密集型系统设计:从技术驱动到以人为本

在当今科技飞速发展的时代,软件密集型系统(SIS)的设计研究变得至关重要。它不仅关乎技术的创新,更涉及到如何满足人类的需求和期望。下面我们将探讨软件密集型系统设计研究中的关键智力驱动因素,以及设计过程中以人为本的重要性。

1. 软件密集型系统设计研究的关键智力驱动因素

软件密集型系统设计研究有三个关键的智力驱动因素,分别是复杂性管理、系统组成和系统控制。这些因素相互关联,共同影响着软件密集型系统的设计、开发和进化。
- 复杂性管理
- 挑战 :在软件密集型系统的开发、运营和进化过程中,管理技术、人力和社会层面的复杂性是首要挑战。随着系统变得越来越复杂,可能会出现意想不到的突发行为和属性,当前认为只要提前产生准确的系统规范就能满足利益相关者需求的假设不再成立。
- 应对方法 :可以借鉴其他科学领域(如物理科学和社会科学)的模型,设计新的信息技术抽象、表示和语言,以管理复杂性。同时,需要新的方法来理解和概念化如何衡量和评估信息系统的质量。
- 系统组成
- 本质 :软件密集型系统的设计和进化本质上是将不同方以不同语言和规范开发的组件组合成系统。例如,混搭是一种创新的软件和信息组件组合方法。
- 要求 :组合的系统必须与复杂、不确定的环境进行适当交互,并且整体必须值得信赖。这需要信息系统的实现尊重领域关注、预期用途以及系统运行的技术基础(硬件和软件)。
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(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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