本文關(guān)鍵詞：人工智能算法在構(gòu)件檢索中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

軟件復(fù)用論文： 軟件復(fù)用論文：人工智能算法在構(gòu)件檢索中的應(yīng)用

【中文摘要】 隨著 Internet 時(shí)代的到來(lái),軟件業(yè)面臨著一系列的 變化。 軟件越來(lái)越復(fù)雜,時(shí)間要求越來(lái)越短,軟件的代碼從幾十年前的 幾百行到現(xiàn)在的上百萬(wàn)行。 些變化使得傳統(tǒng)的軟件開發(fā)方法不能滿足 現(xiàn)在商業(yè)界對(duì)于軟件的需求,軟件業(yè)面臨著越來(lái)越大的壓力�；跇�(gòu) 件的軟件開發(fā)是解決軟件危機(jī)的有效途

徑。 它是在一些構(gòu)件模型的基 礎(chǔ)上,根據(jù)需求選擇構(gòu)件庫(kù)中的一個(gè)或多個(gè)軟件構(gòu)件,然后把這些構(gòu) 件組裝起來(lái),高效率、高質(zhì)量地構(gòu)造應(yīng)用軟件系統(tǒng)的過(guò)程。隨著網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)的不斷發(fā)展,構(gòu)件庫(kù)中的構(gòu)件也越來(lái)越多,一般情況下構(gòu)件庫(kù)中 滿足用戶需求的構(gòu)件不止一個(gè),如果讓用戶自己手動(dòng)的來(lái)進(jìn)行選擇, 這無(wú)疑提高了對(duì)用戶的要求,而且不利于構(gòu)件的智能化組裝、增加了 基于構(gòu)件軟件開發(fā)的成本。所以如何從這多個(gè)候選構(gòu)件中快速、有效 的選擇出最優(yōu)或近似最優(yōu)的構(gòu)件,從而提高構(gòu)件組裝的成功率是一個(gè) 關(guān)鍵的問(wèn)題。本文主要分為三大部分。第一部分闡述了構(gòu)件的一些基 本概念、現(xiàn)階段比較流行的三種構(gòu)件模型 COM、EJB、CORBA 以及軟件 的質(zhì)量度量模型,然后介紹了構(gòu)件庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的區(qū)別和聯(lián)系及其 主要功能。第二部分主要是根據(jù)不同的構(gòu)件描述形式,介紹了現(xiàn)在常 用的四種構(gòu)件檢索方法。第三部分闡述了兩種人工智能算法... 【英文摘要】With the coming of the Internet Age, the software industry is facing a series of changes. Increasingly complex, shorter time requirements and the length of software

code change from a few hundred lines a few decades ago to million lines now. These changes make the traditional software development methods can not meet the current demand of the software business. Software industry is taking more and more pressure. Component-based software development is an effective way to pass the software crisis, on the bas... 【關(guān)鍵詞】軟件復(fù)用 構(gòu)件檢索 遺傳算法 禁忌搜索算法 【英文關(guān)鍵詞】software reuse component retrieval genetic algorithm tabu search algorithm 【目錄】人工智能算法在構(gòu)件檢索中的應(yīng)用 4-5 Abstract 5-6 摘要 1.1 研究 1.3 本文 第2章

第 1 章 緒論 9-13

背景和意義 9-10 主要研究工作 11-12 構(gòu)件及其相關(guān)概念 13-14 14-15 紹 17-18 20-23

1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 10-11 1.4 本文組織結(jié)構(gòu) 12-13 2.1 構(gòu)件的基本定義

13-24

2.2 構(gòu)件模型 14-18

2.2.1 COM 構(gòu)件介紹 2.2.3 CORBA 構(gòu)件介

2.2.2 EJB 構(gòu)件介紹 15-17 2.3 構(gòu)件庫(kù) 18-20

2.4 軟件的質(zhì)量度量模型 2.4.2

2.4.1 McCall 軟件質(zhì)量度量模型 21

ISO9126 軟件質(zhì)量度量模型 21-23 第 3 章 構(gòu)件的檢索方法 24-29 24-25

2.5 本章小結(jié) 23-24 3.1 基于規(guī)約描述的構(gòu)件檢索 3.3

3.2 基于人工智能的構(gòu)件檢索方法 25-26

基于信息科學(xué)的構(gòu)件檢索方法 26-27

3.4 基于超文本的構(gòu)件

檢索技術(shù) 27-28

3.5 本章小結(jié) 28-29

第 4 章 基于遺傳

算法的構(gòu)件檢索 29-48 分析 29-30

4.1 遺傳算法在構(gòu)件檢索中的可行性 4.2.1 遺傳算法 4.2.3 選擇操作

4.2 遺傳算法簡(jiǎn)介 30-39 4.2.2 編碼 32-35

的基本流程 30-32 35-37 38-39

4.2.4 交叉操作 37-38

4.2.5 變異操作 4.3.1

4.3 遺傳算法在構(gòu)件檢索中的應(yīng)用 39-47 4.3.2 編碼 40-41

構(gòu)件描述 39-40 群 41-42 44-45 45-46 47-48 48-58

4.3.3 產(chǎn)生初始種 4.3.5 遺傳算子

4.3.4 適應(yīng)度函數(shù) 42-44 4.3.6 停止準(zhǔn)則 45 4.3.8 仿真分析 46-47

4.3.7 算法描述 4.5 本章小結(jié)

第 5 章 基于禁忌搜索算法的構(gòu)件檢索 5.1 禁忌算法簡(jiǎn)介 48-52 5.1.1 禁忌搜索算法

的基本流程 48-50 50-52 52-57 選擇 53 53-54 57-58 58-59 獻(xiàn) 61-64

5.1.2 禁忌搜索算法中的設(shè)計(jì)要點(diǎn)

5.2 禁忌搜索算法在構(gòu)件檢索中的應(yīng)用 5.2.1 鄰域結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 52-53 5.2.3 全禁忌處理方法 5.2.5 仿真分析 54-57 第 6 章 總結(jié)與展望 58-60 6.2 全文展望 59-60 53 5.2.2 候選解集的 5.2.4 算法描述 5.3 本章小結(jié) 6.1 全文總結(jié) 致謝 60-61 參考文

攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文 64



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