12、数据库概念建模:从规则到完整模型

数据库概念建模:从规则到完整模型

1. 关系添加与模型现状

在设计过程中,添加了预约(Appointment)和物资(Supply)之间的多对多关系,用以记录预约期间物资的使用情况。此时,实体和属性已基本定义完成,且设计中未添加需求文档里未明确提及的内容。在实际场景中,寻找实体、关系和属性的步骤通常会一次性完成,但为了让过程更清晰,这里采用了循序渐进的方式。

2. 识别业务规则

业务规则是支配和塑造业务行为的陈述,其存在不意味着在当前阶段就能在数据库中实现。目标是记录所有与数据相关的规则,以备后续使用。
- 规则记录的重要性 :定义业务规则时,规则和属性域可能会有重复,但这不是大问题。错过业务规则比错过属性、关系甚至表的影响更大,因为后期发现新的业务规则可能会破坏整个设计,导致重新设计或采用不合理的解决方案。
- 识别业务规则的方法 :识别业务规则并非易事,没有直接的线索。一般做法是逐行阅读文档,寻找包含“一旦……发生”“……必须……”“……将会……”等表述的句子。但文档不一定包含所有业务规则,很多时候需要从以下两个地方挖掘:
- 旧代码 :现有系统往往缺乏良好的文档,即使最初有完善的文档,随着时间推移和客户需求增加,文档质量也会下降,可能会遇到需要分析的糟糕代码。
- 客户经验 :依靠客户记忆获取文档信息很困难,客户可能会遗忘或编造信息。获取业务规则的难度比获取用户需求更大,因为大多数人不关注细节,而业务规则的挖掘很大程度上依赖于细节。

在“会议记录片段”的示例中,

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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