Evolutionary Computation and Optimization Algorithms in Software Engineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Information Science Publishing

作者:Chis, Monica

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2010-04

价格:USD 180.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781615208098

丛书系列:

图书标签:

• Evolutionary Computation
• Optimization Algorithms
• Software Engineering
• Genetic Algorithms
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Software Testing
• Software Maintenance
• Code Optimization
• Algorithm Design

软件开发中的智能演进：智能计算与优化算法的实践指南 本书深入探讨了如何将前沿的智能计算技术与优化算法有效地应用于软件工程的各个领域，旨在为软件开发者、架构师、项目经理以及对软件开发流程优化感兴趣的研究人员提供一套全面且极具操作性的实践指南。我们不局限于理论的探讨，而是侧重于如何将这些强大的工具转化为实际的解决方案，以应对软件开发过程中层出不穷的挑战。 核心内容概述： 本书首先会从软件开发中的常见痛点入手，例如需求不确定性、设计复杂度、测试效率低下、项目管理风险以及代码维护成本高等。在此基础上，我们将引出智能计算和优化算法作为应对这些挑战的有力武器。 第一部分：智能计算与优化算法的基础及其在软件工程中的相关性 智能计算概览： 我们将简要介绍构成智能计算核心的几大类算法，包括但不限于： 进化计算： 重点阐述遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）、遗传编程（Genetic Programming, GP）、差分进化（Differential Evolution, DE）等算法的基本原理、操作（如选择、交叉、变异）以及它们如何模拟自然选择和进化过程来寻找最优解。 群体智能： 介绍粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）、蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）等算法，强调它们如何通过群体成员之间的协作和信息共享来解决复杂问题。 模糊逻辑与神经网络： 简要回顾模糊逻辑（Fuzzy Logic）在处理不确定性和模糊信息方面的优势，以及神经网络（Neural Networks）在模式识别和机器学习中的应用，并探讨它们与优化算法的结合潜力。 优化算法在软件工程中的角色： 详细阐述为何优化算法对于现代软件工程至关重要。我们将分析软件开发过程中普遍存在的“最优解寻找”问题，例如在有限的资源下最大化性能、最小化错误、优化成本、平衡吞吐量与延迟等。 第二部分：将智能计算与优化算法应用于软件开发生命周期的关键环节 需求工程的智能辅助： 需求冲突检测与消解： 探讨如何利用进化算法自动搜索和识别需求文档中的冲突和不一致之处，并提出可能的消解方案。 需求优先级排序： 介绍如何结合专家知识和用户反馈，运用优化算法为需求设定合理的优先级，以指导迭代开发。 用户故事与场景的生成与优化： 探索利用遗传编程等技术自动生成多样化且有效的用户故事和使用场景，以充实测试用例库。 软件设计与架构的优化： 面向对象设计模式的选择与组合： 演示如何通过进化算法搜索最佳的设计模式组合，以满足特定的性能、可维护性或可扩展性需求。 微服务架构的拆分与路由优化： 介绍如何利用蚁群优化或粒子群优化算法来解决微服务之间的通信效率和资源分配问题。 API 设计与集成优化： 探讨如何使用智能算法来优化API接口的设计，使其更易于使用，并提升不同系统间的集成效率。 软件测试与质量保证的革新： 测试用例生成与优化： 深入讲解如何运用遗传算法或遗传编程来自动生成覆盖率高、效率优良的测试用例，尤其是在探索性测试和回归测试中。 测试数据生成与增强： 介绍智能算法在生成具有代表性、多样化的测试数据方面的能力，以应对边缘情况和复杂场景。 缺陷预测与定位： 探讨如何结合机器学习和优化算法，利用代码度量、历史缺陷数据等信息，更早、更准确地预测和定位潜在的软件缺陷。 性能测试与调优： 演示如何使用优化算法自动探索参数空间，找到最优的系统配置和参数设置，以提升软件性能。 软件项目管理与过程改进： 项目进度与资源调度的优化： 介绍如何利用遗传算法或蚁群优化来解决复杂的项目排期和资源分配问题，以最小化延期风险，最大化资源利用率。 风险评估与规避策略的制定： 探讨如何利用智能算法分析项目数据，识别潜在风险，并探索最优的规避或缓解策略。 团队协作与沟通效率的提升： 简要介绍如何通过数据分析和优化模型来识别团队协作中的瓶颈，并提出改进建议。 软件维护与演进的智能化： 代码重构与优化： 演示如何运用遗传编程等技术来自动发现代码中的冗余、低效部分，并进行智能重构。 软件升级与迁移策略的制定： 介绍如何利用优化算法来评估不同升级或迁移方案的成本与收益，并选择最优路径。 代码演进趋势的预测： 探索如何通过分析代码演进的历史数据，利用智能算法来预测未来的演进方向和潜在的维护挑战。 第三部分：实践方法论与工具支持 模型构建与评估： 提供关于如何根据具体软件工程问题构建相应的智能模型和优化目标函数的指导。 参数调优与收敛性分析： 讲解如何有效地选择和调整智能算法的参数，以及如何评估算法的收敛性和搜索能力。 集成开发环境与库的使用： 介绍一些常用的编程语言（如Python）及其相关的智能计算和优化算法库（如DEAP, PySwarms, TensorFlow, PyTorch等）在软件工程实践中的应用示例。 案例研究与最佳实践： 通过一系列真实或模拟的软件工程案例，详细展示智能计算与优化算法在不同场景下的成功应用，并总结可推广的最佳实践。 本书的特点在于其高度的实践导向性。每一章都将包含清晰的步骤、代码示例（ pseudocode 或实际可运行代码片段）以及对结果的解读。读者将能够理解这些算法背后的“为什么”和“如何做”，并能够将其直接应用于自己的软件开发项目，从而提升开发效率，优化产品质量，并更好地应对日益复杂的软件工程挑战。本书致力于帮助软件工程领域拥抱智能化，实现软件开发的飞跃。

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