54、Riki:软件工程项目中的知识转移与复用系统

Riki:软件工程项目中的知识转移与复用系统

在软件工程领域,许多软件组织面临着生产高成本、低质量软件系统的问题,这源于软件本身的复杂性以及开发者组织的混乱。为了解决这些问题,人们开始关注软件复用,即组织内软件产品、流程、人员和项目知识的共享。然而,知识文档的匮乏阻碍了知识的记录、收集、管理、理解和转移,因此需要知识管理(KM)和学习管理(LM)的协同来构建知识复用和转移的基础。

1. 背景知识
1.1 软件工程与可复用知识

软件工程学科诞生于1968年的北约会议,当时就提出了软件组件的复用概念,以提高大型软件系统的质量。如今,复用导向的软件工程不仅关注源代码的复用,还涵盖了软件开发过程中所有软件工件和经验的综合复用,如需求文档、设计文档、测试用例等。这些工件通常存储在特定的工件仓库中。

1.2 软件工程经验与知识

知识、信息和经验的定义多种多样。从人类知识架构模型来看,知识可分为三类:
- 陈述性知识 :包括“知道关于”的事实、印象、列表、对象和程序,以及“知道某个原则成立”。例如,软件工程领域中“测试用例”的定义、缺陷类型列表等。
- 程序性知识 :指“知道如何做某事”的技能,包含执行特定任务的离散步骤或操作。比如,从需求中推导测试用例的方法。
- 情境性知识 :即“知道何时、何地以及为何使用或应用陈述性或程序性知识”,它通过在不同情境中反思陈述性和程序性知识的使用而产生。

此外,还识别出基于知识管理六种知识类型的通用工件,如“知道如何做(Know - how)”“知

【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。
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