61、BROOD:业务规则驱动的面向对象设计

BROOD:业务规则驱动的面向对象设计

1. 引言

信息系统的一个关键成功因素是其随环境变化而演进的能力。业务规则管理对信息系统的有效演进有着深远影响。近年来,信息系统(IS)领域对业务规则的关注度不断增加,出现了许多规则建模框架和方法,但业务规则规范与软件设计的关联问题仍未得到很好解决。

BROOD(业务规则驱动的面向对象设计)方法旨在从需求和设计两个角度解决软件演进问题,通过对业务规则建模和转换,实现需求与系统设计之间的无缝可追溯性,采用面向对象范式和UML作为图形语言,并将业务规则视为面向对象开发的重要组成部分。

2. 业务规则建模

2.1 业务规则的定义

不同作者对“业务规则”的定义不同。一般来说,在信息系统领域,业务规则可从概念建模和可演进软件系统开发两个角度来看待。

2.2 概念建模中的业务规则

  • RUBRIC项目 :早期将规则用于信息系统开发的尝试,部分内容被集成到信息工程方法中。
  • BROCOM :规则语言为结构化英语,表达性高,规则按丰富的元模型组织,但从分析到设计和实现的过渡未明确。
  • DSS方法 :支持规则建立的合理性,采用ECA范式,但缺乏正式的规则语言,限制了其在建模任务中的应用。
  • Business Rules Group (BRG) :对业务规则进行形式化分析和表达,提供详细的元模型,规则模型易于管理且与组织信息模型一致。
【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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