2023(春) 软工作业 2:个人编程项目PSP

软工212-464-李靖翔 软工教学1班 2023-03-19 19:43:57

实验名称:个人编程项目练习

 

一、实验目的

+   体验个人能力过程PSP

+   简单编程训练

二、实验内容

Step1: 到 以下网站:https://gitcode.net/ntu/SET,下载 红楼梦.txt 文件。如图:

 Step2:阅读理解以下编程任务,并估计完成这些任务需要的时间,填表写PSP表中预估耗时(时间单位:分钟)

              (PS:先不要看后面的附录部分的提示代码,尽量自己完成。实在不会,可以参考后面的代码)

          Task1:分割章回。一共120回。

          Task2:情感分析,即计算每章回出现 悲、喜次数。可以用"笑"、"喜" 等同义词表示喜;用"悲"、"哭"、"泣"等同义词表示悲。

          Task3:计算每个章回里面,典型人物出现的次数。如刘姥姥、王熙凤等。

  PSP表格如下:

Step3:按照PSP表格,分14个阶段完成以上编程任务,并填写PSP表的实际耗时一列(单位:分钟)。

Step4:附上本次实验的代码,并加以说明。建议:采用 zero_star_alfa / 软件工程导论 · GitCode 网站托管实验代码,并附上项目的链接。

Step5:本次实验是第一次总体性利用正则表达式在python环境下进行对文章关键词和关键字的统计,在这次实验中,正则表达式的理解是必要的,再者,需要理解整体的运行流程,同时还要考虑同词不同境下时统计与否的考虑,所以这次虽然是一次基础向的实验,但仍然需要好好钻研。

 

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内容概要:本文研究了基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的无人机三维路径规划方法,旨在解决复杂环境下多目标优化问题,如路径长度最短、飞行安全性最高与能耗最低之间的权衡。通过构建三维空间环境模型,融合障碍物避碰、飞行高度约束及地形因素等多种现实约束条件,采用NSGA-II算法进行多目标优化求解,最终获得一组分布均匀且收敛性良好的Pareto最优解集,为决策者提供多样化的路径选择方案。文中详细阐述了算法的整体设计流程,包括编码方式、适应度函数设计、非支配排序与拥挤距离计算机制,并结合Matlab仿真实验验证了该方法在处理高维复杂搜索空间时的有效性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定优化算法理论基础和Matlab编程能力,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或相关领域科研工作的研发人员及硕士、博士研究生。; 使用场景及目标:①应用于城市密集区、山地等复杂地形中的无人机自主导航与任务路径设计;②为多目标优化问题提供NSGA-II算法的完整实现范例,提升路径规划方案的安全性、经济性与可行性;③作为高校与科研机构中智能计算、无人系统控制等课程的教学案例与实验平台。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解NSGA-II算法在多目标优化中的核心机制,重点掌握适应度函数构建、约束处理策略以及Pareto前沿的生成过程,并可通过调整种群规模、迭代次数、交叉与变异概率等参数,观察算法性能变化,进一步深化对进化算法调优的理解。

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