基于规划图的过程活动流规划算法

软件过程的智能控制及其计算技术是近年来出现的新兴研究方向,对软件过程的发展有着重要的影响。基于规划图方法设计了一种软件过程规划系统,能对过程活动的安排做出自动规划。有序化地规划和安排过程活动将会减少执行过程活动的盲目性,提高管理者在执行每个软件活动时的全局意识。系统的实例实验表明,软件过程规划系统可以使软件开发始终处于有序的过程控制之中,并最终取得既定目标。     

基于进化计算多约束条件下软件过程优化方法

利用约束集推移变换和前置矩阵降阶有效解决了软件过程活动规划中多约束条件类问题，提出了一种面向微观层次以活动为主体的软件过程活动规划和资源配置方法。通过染色体的矩阵编码形式结合相对顺序交叉算子与二级变异的操作方法对其进行了优化，实例证明了该算法的可行性和有效性。     

一种改进的机器人滚动路径规划算法

针对静态和动态障碍物共存环境中机器人滚动路径规划的鲁棒性问题,提出了通过确定局部子目标位置判断机器人行进路线的路径规划算法.机器人以滚动窗口的形式实时检测局部环境信息,寻找并确定局部子目标的位置,从而做出下一步安全路径规划.机器人不断重复该过程,最终沿着一条优化路径安全到达目标点.仿真结果表明:该算法能使机器人沿着优化...     

分层法求最小权值强规划解

在不确定规划领域中,以往对强规划解的研究侧重于解本身,很少考虑不确定转移系统执行动作所需的代价;而已有的研究最小权值强规划解的算法效率不高。针对这一问题,引入模型检测的强规划分层方法,设计了一种快速求解最小权值强规划解的算法。该算法首先将不确定规划问题中的状态进行强规划分层,然后利用分层信息反向搜索最小权值强规划解;且在搜索的过程中,根据算法策略,实时更新所需搜索层数的上界和下界,从而避免了大量的无用搜索,提高了搜索效率。实验表明:所设计的算法能快速求解出最小权值强规划解,求解效率比已有的直接求解最小权值强规划解的算法高;且分层数和动作数越大,优势越明显。     

软件过程建模方法研究

通过软件开发实践,人们逐步地认识到软件产品的质量在很大程度上依赖于产品开发时所使用的过程.软件过程建模是通过特定的方法对软件过程进行抽象、表示和分析以增加对软件过程的理解,同时,可执行的(enactable)软件过程模型可以直接指导实际软件开发活动,进而规范软件开发行为并最终提高软件质量.为了系统地了解软件过程建模方法研究的现状和最新进展,采用系统评价(systematic review)方法对该领域最近10年的主要研究进行了概括和分析.从一系列的相关研究中,选出来自20 个会议和7 种期刊的72 篇文献,作为系统评价的依据.该系统评价回答了如下关于软件过程建模方法的3 个问题,以便从总体上概括和把握该领域的研究:1) 软件过程建模方法主要基于什么范式;2) 软件过程建模方法研究的主要目的集中在哪些方面;3) 软件过程建模方法的研究有哪些新的趋势.同时,在仔细回顾和分析软件过程建模领域研究现状的基础上,给出了一种多维度的集成化软件过程建模方法.该方法有助于解决过程建模领域所面临的主要问题.     

基于障碍预估与概率方向权值的移动机器人动态路径规划

主要研究了移动机器人在未知动态环境中的路径规划问题.提出一种将障碍预估与概率方向权值相结合的动态路径规划新方法.该方法将卡尔曼滤波引入到规划算法中,使得对障碍物运动状态的实时有效预估成为可能.同时,为实现移动机器人的实时路径规划,提出一种新的概率方向权值方法,基于周期规划将障碍物与目标信息进行融合,能够有效处理室内环境下对于障碍物的速度和运动轨迹均未知的动态路径规划问题.仿真结果以及基于SmartROB2移动机器人平台所进行的实验结果验证了该方法的有效性和实用性.     

Markov决策过程的蚁群规划算法

在智能规划问题上,寻找规划解都是NP甚至NP完全问题,如果动作的执行效果带有不确定性,如在Markov决策过程的规划问题中,规划的求解将会更加困难,现有的Markov决策过程的规划算法往往用一个整体状态节点来描述某个动作的实际执行效果,试图回避状态内部的复杂性,而现实中的大量动作往往都会产生多个命题效果,对应多个命题节点。为了能够处理和解决这个问题,提出了映像动作,映像路节和映像规划图等概念,并在其基础上提出了Markov决策过程的蚁群规划算法,从而解决了这一问题。并且证明了算法得到的解,即使在不确定的执行环境下,也具有不低于一定概率的可靠性。     

实时动态规划的最优行动判据及算法改进

主要以提高求解马尔可夫决策问题的实时动态规划(real-time dynamic programming,简称RTDP)算法的效率为目的.对几类典型的实时动态规划算法所使用的收敛判据进行了对比分析,并利用值函数上界、下界给出了称为最优行动判据的收敛判据,以及一个更适合实时算法的分支选择策略.最优行动判据可以更早地标定当前状态满足精度要求的最优行动供立即执行,而新的分支选择策略可以加快这一判据的满足.据此设计了一种有界增量实时动态规划(bounded incremental RTDP,简称BI-RTDP)算法.在两种典型仿真实时环境的实验中,BI-RTDP均显示出优于现有相关算法的实时性能.     

以知识为核心的ALM之规划和执行管理篇

近期，在一项针对部分中国企业的软件项目管理需求研究中，我们发现，软件开发项目管理存在着一系列问题，其中有相当一部分集中在项目规划和执行环节。有很多企业指出，目前他们采用的项目管理工具虽然能出色地规划项目，但与软件实际开发过程脱节，导致管理人员无法跟踪项目进度，更严重的会致使项目完全失控。     

基于量子进化算法的移动机器人实时路径规划

提出一种改进的量子进化算法来解决机器人实时路径规划问题。采用栅格法对环境建模,给出一种新型的解码方法来将量子个体转换为用栅格点表示的路径。在量子旋转门的基础上,引进遗传算法中的交叉和变异操作以及专门针对路径规划问题设计的修复算子,共同对量子种群进行更新,提升了算法的搜索效率。借助Matlab图形用户界面GUI实现对机器人实时路径规划过程的模拟,仿真结果表明,所提方法能够在较复杂的环境中规划出可行且长度较短的路径,且当环境中出现新的障碍物或原有障碍物向不同方向移动时,该方法均能及时地响应,重新规划出新的最优路径。     

信息安全风险过程的规划渗透图模型

提出了一个可应用于信息安全风险过程建模的规划渗透图模型:采用形式化的规划域定义语言PDDL(Pla-nning Domain Definition Language)对风险过程的领域和问题进行了描述,基于智能规划方法中的动作、状态等概念对风险过程的系统信息、脆弱性、威胁主体及防御主体之间的关联进行建模,提出了规划渗透图构建的关键算法,并用一个修改后的规划引擎应用相关构建算法推导出所有渗透路径,最后调用Graphviz Tootkit的接口绘制出规划渗透图.     

软件项目计划

通过阅读本文．使读者对软件项目计划有一定认识并应用于项目和组织中。希望读者为提高软件的可预测性而不断探索．为生产出高质量的产品。     

非确定规划及带有时间和资源的规划的研究

智能规划是人工智能近年来的研究热点, 早期的工作主要是围绕着具有较强约束的经典规划展开, 最近的工作放宽了这些假设, 使智能规划逐渐走向应用。在分析经典规划特点的基础上, 介绍了非确定规划的研究进展和带有时间和资源的规划的研究, 并对智能规划的进一步工作和存在的问题提出了一些看法。     

软件发布规划的迭代求解过程

好的软件发布规划可以有效地改善软件的质量,降低开发费用。在运用进化方法求解发布规划的过程中,需要不断调整需求方案、修改参数,还需要相关人员的参与以确保规划方案符合实际情况。探讨这一迭代与交互过程,给出一个可行的求解流程,明确四个基本阶段：建模、求解、评价和决策阶段。     

模型法求规划的研究

模型法求规划是一种通用的规划方法。它从给定问题的模型中抽取出规划。本文综述了模型法求规划的基本方法。首先介绍了SATPLAN和CSP，以讨论模型法求规划的通用框架。然后介绍了新近开发的模型法求规划系统，BLACKBOX和GP-CSP。在将模型法与演绎法和CBP法进行比较后，给出了模型法求规划的未来研完方向。     

基于粗糙集的智能规划算法的研究*

提出一种新的不确定,即初始对象集合的不确定,并利用粗糙集理论来解决这种不确定性;将粗糙集理论和智能规划相结合,提出一种新的不确定规划——粗规划。给出了粗规划问题的概念、粗规划的初始状态、粗糙动作和粗规划目标等一系列相关的定义,提出了粗规划问题的两种求解模型,并给出基于规划图的粗规划算法。     

顺序价值迭代算法求解不确定规划

基于Markov决策过程(MDP)的规划方法可以处理多种不确定规划问题,价值迭代算法(VI)是求解MDP的经典算法,但VI需要计算更新每个状态的值,求解过程相当缓慢。在分析了MDP状态图本身的因果依赖关系的基础上,提出一种改进的价值迭代算法,称为顺序价值迭代算法(SVI)。它先将一个MDP分解成多个拓扑有序的强连通分量,然后应用价值迭代算法顺序求解各个分量,这样处理可以避免对大量无用状态的计算并使得可用状态排成拓扑序列。对比实验结果证明了该算法的有效性及优异性能。     

Failure Reasoning in Multiple-Strategy Proof Planning

Monitoring a solution process and applying the right action at the right moment are at the heart of intelligent problem solving by humans. This includes the analysis of failure events and the development of “recommendations” to overcome typical failures.In this article, we present how meta-reasoning on failures is used in multiple-strategy proof planning with the Multi system. Multi allows for a flexible traversal of the search space and a flexible construction of the proof plan guided by mathematically motivated heuristics. Because of the flexible control in Multi failures can be exploited to guide subsequent proof plan manipulations and refinements. The failure reasoning cannot only ease the derivation of a solution proof plan but is required for some problems to find a solution at all.     

基于线性规划理论的软件过程控制模型

在对软件过程度量和分析的基础上,主要针对软件项目的实际工期滞后于计划工期的问题,运用线性规划理论建立了一个软件过程控制模型,并结合实例运用优化软件lingo9.0求得最优解。实验结果表明,该模型可以最大限度地减少后续执行任务的实际工期,确保软件项目在合理的成本范围内交付。