38、基于组件的软件开发中的动机分析

基于组件的软件开发中的动机分析

1. 引言

信息系统是由人设计并为人服务的,借助软件系统来设计软件系统是人机交互的一个方面。新方法的接受与否起着重要作用,系统开发者的动机因素会显著影响他们所开发系统的类型和质量。例如基于组件的开发方法(CBD),尽管有大量的宣传,但它的起步比预期要慢,其中一个关键原因在于软件开发者的心理和动机态度。我们将运用马斯洛需求层次理论来分析可能阻碍采用CBD方法的态度。

2. 背景
2.1 软件工程的人文面

软件系统并非孤立存在,人类、社会和组织因素会影响软件开发过程和软件技术的引入。成功软件开发的关键在于软件工程师个人,不同软件工程师的生产力差异可达300%,而其他单一因素的提升幅度不超过30%。因此,探究许多软件工程师不热衷接受基于组件方法的原因很有必要。

软件开发者与传统工程师有显著差异,这可能与软件的特性、开发所需的流程和环境,以及软件开发与其他心理过程的紧密联系有关。

2.2 马斯洛需求层次理论

马斯洛理论将人类需求分为五个层次:
- 基本生理需求(生存) :个体为在不利环境中生存而奋斗,避免饥饿、口渴、寒冷和不利的工作环境。
- 安全需求(身体、经济等) :关注未来的稳定性和环境的安全性,如工作保障、知识和收入的损失、健康等。
- 社交环境需求 :需要有朋友、归属群体,给予和接受爱。
- 认可需求 :个体在工作中争取获得适当的认可和赞赏,其意见被认可有价值。

【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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