系统分析与设计 homework7

本文档介绍使用奇妙清单APP作为案例进行软件建模的过程。涵盖了用例图、活动图、领域模型、状态图及系统顺序图等内容,展示了从创建任务到完成及删除任务的全周期流程。

奇妙清单建模练习


  • 练习文档编写
    • 选择一个你喜欢的移动APP或其中某业务(注:选用奇妙清单)
    • 参考Asg_RH文档格式编写软件描述
    • 文档要包含一个业务的完整过程
  • 建模要求包括(用例图、XX业务或用例的活动图、XX领域模型、XX对象的状态图、XX场景的系统顺序图与操作协议)

用例图


用例图

添加任务活动图


活动图

用例领域模型


l领域图

任务对象的状态图


状态图

系统顺序图与操作协议


场景:用户创建新任务后又设置了任务的到期时间、提醒时间等信息,在到提醒时间之后完成了任务并删除了任务。
系统顺序图

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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