FKAOS需求分析方法中Agent优化问题的研究

摘要

需求分析技术和面向Agent软件设计技术都是当前计算机科学研究领域中的热门技术.将Agent思想用于软件建摸,将形成一种新的在更高抽象层次上建模技术,是对传统的软件需求分析方法的挑战,但同时也带来了机遇.在传统的需求分析技术(面向对象需求分析技术和面向结构需求分析技术)中,需求分析过程和程序设计过程往往是脱节的.面向Agent的需求分析以获取作为系统基本组件的Agent为目标,并分析其完成系统服务所需要的协同关系.需求分析的结果将直接作为下一步面向Agent的详细程序设计的分析对象.基于KAOS方法,我们提出了一种新的面向Agent的需求分析方法---FKAOS方法.FKAOS方法采用Fuzzy Z形式化描述语言,同时融合现有KAOS语言的表示方式,重点解决面向Agent需求工程的非确定问题,全面描述面向Agent应用的需求模型.同时基于不同于KAOS方法的Agent理念,对KAOS的需求分析和建模过程进行了全面改进.本文集中对FKAOS方法中的Agent优化问题进行了研究.这个问题的解决在FKAOS方法中起着关键的作用.本文首先对KAOS方法中Agent存在的问题进行了分析,然后在FKAOS方法针对这些问题,提出了一套解决方案.这套解决方案首先定义了一个优化总目标;其次提出了优化的方法(优化的总目标和方法贯穿了整个优化过程);再次从描述Agent的责任、资源和交互关系三个不同方面入手,分别提出了一系列优化原则;最后指出了这三个方面的优化是一个迭代过程,并指出根据责任优化是优化方案的核心,根据交互关系优化是必要的补充,根据资源优化既是补充又是前面两个方面的检验手段.接下来,结合实例(矿井险情处理系统),我们对这一方案作了进一步阐述.并且通过对这个实例的分析,验证了方案的有效性和可操作性.本文最后提供了一个优化辅助工具,作为按照这个优化方案进行优化的辅助手段.

目录

文摘

英文文摘

论文说明

原创性声明和本论文使用授权说明

第一章绪论

1.1面向Agent需求工程

1.2主要的面向Agent软件工程方法

1.3非确定问题

1.4 FKAOS方法

1.5 Agent优化研究的意义

1.6论文概要

第二章FKAOS：一种非精确的需求分析模型

2.1 KAOS：面向目标的需求工程方法

2.1.1KAOS面向目标需求分析语言

2.1.2KAOS目标分解方法与Agent的获取

2.1.3 KAOS方法的优劣

2.1.4 KAOS方法中的Agent问题

2.2 FKAOS简介

2.2.1内层形式化描述语言

2.2.2外层概念模型

2.3小结

第三章FKAOS中Agent的优化

3.1优化的目标

3.2优化的方法

3.3优化的处理步骤

3.4根据责任进行优化

3.3.1本体简介

3.3.2责任本体的定义

3.3.3责任本体抽象层次结构的建立

3.3.4利用抽象层次图优化相应的Agent

3.4根据资源进行优化

3.4.1相似度的定义

3.4.2优化算法

3.5根据交互关系进行优化

3.6三种优化运用过程

3.7小结

第四章实例分析

4.1问题域描述

4.2识别初始目标

4.3精化目标

4.4根据责任进行优化

4.5根据资源进行优化

4.6根据交互关系进行优化

4.7小结

第五章优化辅助工具

5.1优化辅助工具功能介绍

5.2工具实现

5.3小结

第六章结论与进一步的研究工作

参考文献

致谢

作者在攻读硕士学位期间完成的论文