软件配置管理理论与实践

近年来随着软件开发项目的规模和复杂度的不断增加,人们不得不更加关注软件开发中的配置管理问题。目前软件配置管理已经成为软件开发中的一个关键过程域并贯穿于软件生命周期的始末。讨论配置的基本理论和技术,并进一步给出一种配置管理的实现方法。     

微机CAD应用开发浅析

AutoCAD是目前国内最流行的微机CAD软件，本文就AutoCAD的二次开发和应用作一分析。主要内容包括CRT上显示图形的速度；增强的用户化特性；系统文件的整理；初始化文件的编写；自动执行部分以及图库在各行各业的应用等。     

基于改进粒子群算法的BP神经网络模型研究

为解决BP神经网络局部性收敛度慢的问题,提出了基于改进粒子群算法的BP神经网络模型．该方法通过粒子群进化速率动态调整惯性权重因子,提高了算法的收敛速度和全局搜索最优值的能力．提出的模型和改进的算法模拟仿真表明：该方法对收敛速度和精度有更好的拟合性．     

软件风险评估量化分析研究

为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法.通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络的输入值.将改进的粒子群算法(PSO)、BP神经网络相结合,构建了基于改进BP神经网络的进化神经网络模型.对提出的模型和改进的算法进行模拟仿真实验,实验结果表明了该方法对软件风险评估量化分析的可行性.     

建立模块化图库,实现自动检索和修改

一、前言我厂计算机辅助设计(CAD)主要用于大型火电厂的高压静电除尘器。在市场竞争激烈的情况下,如何提高电除尘器的设计水平和产品质量是人们关心的问题,CAD是解决上述问题的一个较好的途径。随着电除尘器CAD工作的不断完善和内容的增加,在微机上开发大型设备的CAD系统,其速度愈趋于缓慢是人们所担忧的。如何     

基于蚁群算法的分布式数据库查询优化方法

在分布式数据库查询优化中,数据传输和多连接次序往往决定了查询执行速度,以通信代价最小为目标的代价模型一直是研究的重点。随着大数据时代的到来,如何提高数据库的查询效率成为我们所要面对的首要问题。为此,利用蚁群算法优化查询计划,以多元连接查询操作为例,进行了模型建立和算法实现。在Oracle数据库中进行了仿真实验,实验结果表明该算法有较好的寻优效果,并对分布式数据库的查询优化具有实际意义。     

用并行回溯搜索算法求解TSP问题

对求解旅行商问题的回溯搜索算法进行并行化的设计和改进,对该并行算法进行了详细描述。在MPI并行计算环境下应用该并行算法进行计算,求出了旅行商问题的最优解。实验结果表明,该并行算法适合求解小规模旅行商问题。     

基于联系数的三角模糊数评估软件风险

针对软件风险的定量评估,提出了一种联系数和模糊数学理论相结合确定风险优先级的定量分析方法,用三角模糊数表征专家的判断信息,将三角模糊数转化为联系数,用联系数决策模型得出决策综合值,按决策值的大小得出风险优先级的排序。相比单纯的三角模糊数多属性评估,一是既考虑了三角模糊数的中值,又兼顾了三角模糊数的上下确界,即联系数的差异度,更具客观性;二是对专家的权重向量进行三角模糊化的修正,克服了权重确定带来的主观偏差。最后通过实例仿真验证了该方法对风险定量分析的可行性。     

基于改进的文化蚁群算法求解最优路径问题研究

针对传统方法不能够有效的求解GIS最优路径问题,在文化算法的基础上提出了一种基于实际路况求解两地之间最优距离的蚁群优化算法.引入了表示天气、路况、驾驶员个人偏好等诸多不确定因素,并将改进的蚁群算法融入到文化算法当中,使蚁群算法具有群体空间和信仰空间并行进化的机制.群体空间采用改进的最大最小蚁群算法,从而有效的提高算法最优解的搜索能力和速度.通过模拟计算结果表明改进的算法求解实际最优路径在速度和精度上优于传统最优路径算法.