浅析人工智能在软件工程中的应用

浅析人工智能在软件工程中的应用1 图规划应用于软件工程的意义 在软件工程中，图规划应用具有显著意义。首先，使软件工程提高了自动化的程度。为了实现对规划器的良好调用，以及求解出策略，我们必须只用规划性语言将领域动作、目标及初始状态表达出来。虽然初始的目标和状态影响求解结果的概率是极其小的，但如果应用图规划，却可以很大程度上促进软件工程自动化。 其次，图规划能使软件的重要性充分发挥出来。假如问题领域是清晰透彻的，那么通过之前规划获得的方法进行求解就可以得到想要的结果。如果过程中目标发生了变化，也不必对实际执行的程序模块所在的问题域、动作描述等进行修改，只要对求解的目标进行简单的修改即可，这就为规划应用省去了许多麻烦。这就是抽象层次的一求解方法智能规划求解。如果问题领域以及求解的目标没有发生任何变化，那么规划解也不会发生变化。这是由于抽象层次的解在内部工作中不存在依赖性，这样一来，模块变化的最底层就能得到切实的控制与维护。所以，为了保证模块修改和系统的局部性，使用规划方法抽象层次的求解将最大可能性实现这一目标，它从根本上保证了软件的重用性。 2 图规划在软件结构化上的作用 大量的研究有力地证明了智能化规划方法是解决软件问题的最有效途径，它可以使大软件工程切实促进智能规划，也较好地解决了抽象层次的问题。智能规划立足于SDGP的思想，基于图规划的通用软件结构设计法以及系统软件的需求来将功能框架分析导出，并且运用具体实例对算法自动设计软件的系统结构进行描述。这样一来，就可以通过人工智能规划技术的应用，将功能框架顺利地从系统结构中导出。而需求分析结构则是先将数据输入，通过SDGP的处理来得到软件设计结构，然后通过大量的实践与研究，或者下载，安装和调试，使图规划器得以实现，并使求解和建模在实际问题的抽象层次得以解决。 3 软件质量的不确定性以及人工智能管理方面 3.1 知识存在许多不确定性 许多的科学家和研究人员更加相信，这个世界最有魅力的地方就是它存在着不确定性。但是当下许多人都在研究着知识的确定性本质，却极少人研究知识所存在的不确定性。那么，首先应当从知识的不确定性研究，才能深刻发现人工智能的不确定性。常识知识以及语言的不确定性是知识不确定性的重要组成部分。常识知识即元知识，属于知识中的知识。常识知识表达出来所对应的概念表达出比较明显的模糊性和随机性，不确定性，它可以很好地运用自然语言。由于知识存在不确定性，人们必将进一步去研究人工智能的不确定性方面。当前人工智能学家的一项重要任务就是用机器将人类的认知和人类认识客观世界进行模拟，使机器也具有一定的不确定性智能，即主要通过不确定性知识的模拟处理，运用以及寻找在不确定性中所存在的规律。 3.2 软件工程的不确定性以及过程模拟 首先是软件工程的过程模拟。通过分析企业的产品特性、生产周期、业务范围、企业管理、规模等方面，来找出企业的特点从而使企业的软件质量得到提高，生产力提高，从而更好地创建出融合了软件质量控制、软件管理的长时间持续地提升改进产品质量的方案。总的来说，软件工程过程可以划分为项目管理、软件开发过程和组织管理三大方面。该模型可以集中体现出软件的简历控制、企业的组织管理和软件的工程开发项目管理，是用于全面实施，改进提升软件过程的核心模型。因为软件工程的过程模型不是孤立的，也不是静止的，因此为了实现模型整个切实的实现完善的发展持续趋势以及螺旋上升趋势，我们将从企业的3个方面进行改造深化。 所以我们能够得到一个结论，软件工程模型属于动态的持续优化模型。 其次是存在着许多不确定问题和因素。第一，软件质量存在不确定性。主要包括对象设计、分析、实现等方面在内的技术是计算机软件工程界的主流。软件质量与计算机的操作以及配置等都有重要的关系。面向对象的方法和技术逐渐成为软件的可移植性，可继承性以及功能性提高的有效手段，这是由于对象自身具备多态性，可继承性等特性。但是软件质量却变得越来越难以控制，不仅是因为软件复杂度在近年来的提高，也因为软件规模的不断扩大。第二，使用软件工程的人的不确定性。在软件工程的各项工作运行中，人是十分重要的因素，因为软件工程的运作囊括了太多软件生产的过程，每一个过程都实现了人机交互的变化，形成了不同程度的影响。所以人在软件工程的工作中，存在绝对的不确定性，要解决这些问题，就必须把不确定因素引入人工智能中去，对其进行更好的定量评价、定量考核，使其更好地投入到软件质量的评估管理过程中去。