5-需求驱动的软件自适应方法
如何进行软件开发中的自适应设计
如何进行软件开发中的自适应设计自适应设计是软件开发中的重要概念，它能够使软件在不同设备和屏幕尺寸上展现出良好的用户体验。
本文将从定义自适应设计的概念开始，介绍在软件开发中实施自适应设计的步骤和技巧。
一、自适应设计的概念自适应设计是指软件能够根据不同的设备和屏幕尺寸调整其布局和功能的能力。
通过自适应设计，软件可以适应各种设备，如电脑、智能手机和平板电脑等，并且在这些设备上提供出色的用户体验。
二、实施自适应设计的步骤1. 确定目标用户群体：在进行自适应设计之前，首先需要确定软件的目标用户群体。
不同的用户有不同的设备偏好和使用习惯，针对不同用户群体进行自适应设计能够更好地满足他们的需求。
2. 分析设备特性：了解目标设备的特性对于实施自适应设计至关重要。
不同设备的屏幕尺寸、分辨率和显示方式都会影响软件的界面布局和交互方式。
3. 设计灵活的布局：在进行界面设计时，应该采用灵活的布局方式，使得界面能够适应不同屏幕尺寸。
可以使用响应式网格布局或流式布局等技术，使得界面元素能够自动调整大小和位置。
4. 优化内容呈现：在不同屏幕尺寸上呈现内容时，需要根据屏幕大小和分辨率进行适配。
可以通过调整字体大小、图片尺寸和排版方式等来优化内容的呈现效果。
5. 考虑交互方式：不同设备的交互方式也需要进行适配。
例如，在触摸屏设备上，可以采用手势操作和滑动来代替鼠标点击和滚动条。
三、实施自适应设计的技巧1. 使用媒体查询：媒体查询是CSS中的一种技术，可以根据不同的设备特性来应用不同的样式。
通过使用媒体查询，可以实现不同设备上的界面适配。
2. 采用流式布局：流式布局是指界面随着屏幕大小的变化而自动调整。
采用流式布局可以使界面更好地适应不同设备的屏幕尺寸。
3. 图片优化：由于不同设备的屏幕分辨率不同，需要对图片进行优化。
可以使用CSS栅格系统或者响应式图片等技术来实现图片在不同屏幕上的自适应。
4. 考虑可操作性：在进行自适应设计时，还需要考虑用户的可操作性。
自适应管理的实施流程及效果分析
自适应管理的实施流程及效果分析引言自适应管理是一种良好的管理实践，旨在使组织能够灵活适应外部环境的变化以及内部的发展需求。
本文将探讨自适应管理的实施流程以及对组织所产生的效果进行分析。
通过深入研究自适应管理的概念和原则，我们可以更好地了解如何运用它来提高组织的适应性和创新能力。
一、背景介绍1.1 自适应管理的概念自适应管理是一种管理理念，旨在使组织能够应对不断变化的外部环境，同时还要保持内部的稳定和健康发展。
它要求组织能够积极适应变化，主动寻求创新机会，并能够灵活调整策略和资源分配。
1.2 自适应管理的重要性在如今的快速发展和不断变化的商业环境中，传统的管理模式往往难以适应这种变化。
自适应管理能够帮助组织更快地识别和把握机遇，有效应对竞争挑战，提高组织的创新能力和竞争力。
二、自适应管理的基本原则2.1 灵活性和适应性自适应管理要求组织能够快速适应外部环境的变化，不断调整战略和资源分配。
它强调在面对变化时，组织要具备灵活性和适应性，能够迅速作出反应和调整。
2.2 创新和学习自适应管理鼓励组织进行创新和学习，不断寻求新的机会和解决方案。
组织应该鼓励员工提出新想法，并为其提供学习和发展的机会。
2.3 持续改进自适应管理要求组织不断进行改进，通过反馈和评估来发现问题，并采取相应的措施进行改进。
它强调组织要保持持续改进的动力，以适应不断变化的环境。
三、自适应管理的实施流程3.1 环境分析自适应管理的第一步是进行环境分析，了解外部环境的变化和趋势。
组织可以通过市场研究、竞争分析和风险评估等手段来获取相关信息。
3.2 决策制定在环境分析的基础上，组织需要制定相应的决策，包括调整战略、制定目标和调整资源分配等。
这些决策应该能够使组织更好地适应外部环境的变化。
3.3 执行和监控决策制定完成后，组织需要将其付诸实施，并进行监控和评估。
组织应该建立相应的绩效指标，监控决策的执行情况，并及时进行调整和改进。
3.4 学习和反馈自适应管理强调学习和反馈的重要性。
开发适应性强的自适应软件系统
开发适应性强的自适应软件系统自适应软件系统是指具备适应环境变化能力的软件系统。
在当今快速变化的信息时代，软件系统的适应性变得越来越重要。
因此，开发适应性强的自适应软件系统成为了需求领域的重要任务之一。
一、引言随着科技的不断进步和业务的不断发展，软件系统扮演着越来越重要的角色。
与此同时，各个领域的需求也在不断变化，因此需要软件系统具备适应变化的能力。
自适应软件系统应运而生，为满足这一需求提供了有效的解决方案。
二、自适应软件系统的定义与特点自适应软件系统是指具备自我调整和适应环境变化的能力的软件系统。
它能够根据环境条件的变化，自主地改变其行为和结构，以适应新的需求和变化的业务环境。
自适应软件系统具备以下特点：1. 自我感知：自适应软件系统能够通过感知环境变化，获取相关的信息，包括用户需求、环境条件等。
2. 自我分析：自适应软件系统能够对获取的信息进行分析处理，以识别环境变化的类型和程度。
3. 自我决策：自适应软件系统能够根据分析结果，制定适应性策略，并进行决策，以改变自身的行为和结构。
4. 自我执行：自适应软件系统能够根据决策结果，自主地实施相应的调整措施。
三、开发适应性强的自适应软件系统的关键技术为了开发适应性强的自适应软件系统，需要利用一系列关键技术。
以下是几个关键技术的简要介绍：1. 环境感知技术：自适应软件系统需要通过感知环境的方式，获取相关的信息。
这可以通过传感器、接口等技术手段实现。
2. 自适应决策技术：自适应软件系统需要具备自主决策的能力，以制定适应性策略。
这可以通过机器学习、智能算法等技术手段来实现。
3. 可调整结构技术：自适应软件系统需要具备可调整的软件结构，以适应不同的环境变化。
这可以通过模块化设计、分布式架构等技术手段来实现。
4. 运行时监控技术：自适应软件系统需要对系统运行状态进行实时监控，以及时发现并适应环境变化。
这可以通过日志记录、性能监测等技术手段来实现。
四、自适应软件系统的应用领域自适应软件系统可以广泛应用于各个领域，为企业和用户提供更好的服务和体验。
软件开发中的自适应与自学习
软件开发中的自适应与自学习随着科技的发展，软件开发领域也变得日益重要。
对于软件开发者来说，要开发出符合用户需求的软件并非易事。
因此，人工智能、自适应和自学习等技术正日益流行和应用于软件开发中。
这些技术有助于开发者们创建出高质量、高效、更智能的软件。
自适应软件：对用户需求的适应自适应软件指的是可以根据上下文环境、用户历史数据和实时反馈来进行决策的系统。
在软件开发中，自适应技术被广泛应用于各种领域，例如医疗、金融和人力资源等。
在医疗领域，自适应软件可以根据医生和病人之间的信息进行适应。
医生可以通过自适应软件记录病人的病历，并基于这些记录提供准确和高效的诊断和治疗方案。
在金融领域，自适应软件可以根据市场波动、投资者反馈和基本面分析来进行决策。
这些软件可以帮助投资者制定投资策略，并实时反馈市场动态，以便及时调整投资组合。
在人力资源领域，自适应软件则可以通过分析员工表现、培训和工作历史，智能地分配岗位和任务。
这些软件可以帮助公司提供高效的人力资源管理，减少人为偏差并提高生产力。
总之，自适应软件可以根据用户需求和环境变化进行智能调整，提供更好的服务和用户体验。
自学习软件：从实践中学习自学习软件指的是可以从实践中学习并随时间推移而变得更加智能和高效的系统。
在软件开发中，自学习技术被广泛应用于各种领域，例如机器学习、深度学习和神经网络等。
在机器学习中，算法可以通过训练数据来学习，并根据所学知识来预测未知数据。
在深度学习中，模型可以通过多层神经网络来学习并处理复杂信息。
这些技术可以帮助软件开发者创建出更加智能和高效的系统。
在语音识别领域，自学习技术可以用于自然语言处理。
例如，Siri和Alexa等语音助手就是基于自学习技术来实现的。
这些软件可以通过学习用户日常语言习惯，来更好地理解和回答用户的问题。
在图像识别领域，自学习技术可以用于实现智能监控和人脸识别等应用。
这些软件可以通过学习使用者常用的图像特征来更加准确地实现监控和识别功能。
敏捷开发流程详解
敏捷开发流程详解敏捷开发流程详解敏捷开发是一种以人为核心、迭代、循序渐进的软件开发方法。
它强调团队合作、客户需求和适应变化。
敏捷开发流程包括许多不同的方法和框架，例如Scrum、极限编程（XP）和精益开发（Lean Development）等。
本篇文章将详细介绍敏捷开发的核心原则、方法和实践。
一、敏捷开发的核心原则1.以人为本：敏捷开发强调人的重要性，包括开发人员、测试人员、产品负责人和客户。
它认为只有当人们能够有效地协作和沟通时，才能实现最大的效益。
2.可持续的开发：敏捷开发追求可持续的开发速度，保持长期稳定的工作节奏。
这需要避免突击和过度工作，以保持团队成员的积极性和效率。
3.适应变化：敏捷开发能够灵活地适应需求变化，因为客户和业务环境的变化是不可避免的。
敏捷团队应该能够快速响应这些变化，以满足客户需求。
4.快速反馈：敏捷开发通过频繁的反馈循环来优化开发过程。
团队成员应该能够及时获得反馈，以便对产品进行持续改进。
5.质量保证：敏捷开发注重质量保证，通过持续测试和代码审查来确保软件质量。
团队成员应该对代码质量负责，并采用自动化工具来提高效率。
二、敏捷开发方法1.Scrum：Scrum是一种流行的敏捷开发框架，它采用迭代式开发方法，将大型项目分解为小的可交付成果。
Scrum团队由产品负责人、开发人员、测试人员和利益相关者组成，他们共同协作完成产品目标。
2.极限编程（XP）：XP是一种以实践为基础的敏捷开发方法，它强调高效率和高质量的软件开发。
XP的核心原则包括简单性、沟通、反馈、勇气和尊重。
XP实践包括测试驱动开发（TDD）、持续集成（CI）和重构等。
3.精益开发（Lean Development）：精益开发是一种旨在消除浪费和提高生产率的开发方法。
它强调价值流分析、持续改进和客户需求，以最小化成本和最大化价值为目标。
精益开发框架包括价值流映射、5S管理、看板管理等。
4.Kanban：Kanban是一种可视化工作流管理方法，它通过可视化板和卡片来跟踪工作进度。
LSTM预测驱动的软件系统主动自适应方法
LSTM预测驱动的软件系统主动自适应方法LSTM预测驱动的软件系统主动自适应方法随着软件系统的快速发展和复杂性的增加，传统的静态软件设计面临越来越多的挑战。
软件系统需要具备主动自适应的能力，以应对环境和需求的变化。
近年来，基于机器学习的方法在软件系统自适应领域中取得了显著的进展。
本文将探讨一种基于长短期记忆（LSTM）网络的预测驱动的软件系统主动自适应方法。
在传统的软件系统中，开发人员通过预设规则和固定参数来指导系统的行为。
然而，这种静态的设计方式无法适应复杂多变的环境和需求，因此主动自适应成为现代软件系统设计的趋势。
LSTM是一种递归神经网络的变体，具有记忆单元和三个门控单元，能够有效处理时间序列数据。
通过对历史数据进行学习，LSTM网络可以捕捉到长期依赖关系，并预测未来的状态。
因此，我们可以利用LSTM网络来预测软件系统在不同环境和需求下的性能表现。
首先，我们需要收集大量的历史数据。
这些数据包括软件系统的运行状态、环境因素和需求变化等信息。
然后，我们将数据输入LSTM网络进行训练，以建立模型。
在训练过程中，LSTM网络学习历史数据之间的关系，并提取出重要特征。
通过反复迭代的训练，LSTM网络不断优化模型的准确性。
接下来，在软件系统运行时，我们可以将当前环境和需求作为输入，使用已经训练好的LSTM模型进行预测。
LSTM网络根据当前输入的数据和学习到的历史数据之间的关系，来预测软件系统的性能表现。
预测结果将作为系统自适应的依据，并根据预测结果进行相应的调整。
对于软件系统来说，自适应可以包括很多方面的调整。
例如，当预测结果显示系统性能可能下降时，可以自动调整资源分配，以提供更好的性能。
当预测结果显示系统可能遭遇高负载时，可以自动调整算法参数，以提高系统的处理效率。
在一些特殊场景下，预测结果还可以用于异常检测和故障修复等方面。
与传统的静态设计相比，基于LSTM预测驱动的软件系统主动自适应方法具有以下优势。
自适应mit方案
自适应MIT方案引言在软件开发过程中，如何确保软件能够适应不同的环境和设备成为了一个重要的课题。
自适应性是指软件能够根据不同的设备、操作系统或网络环境自动进行调整和适配，以达到最佳的用户体验。
本文将介绍一种自适应MIT方案，通过使用MIT（多目标迭代训练）算法来实现软件的自适应。
什么是MITMIT（多目标迭代训练）算法是一种集合了多目标优化和迭代训练的方法。
它通过对多个目标进行优化，并使用迭代训练来逐步改进模型，以达到最佳的自适应效果。
在软件开发中，MIT算法可以用于自动化调整和优化软件的响应速度、界面布局、数据传输等方面，以适应不同的设备和环境。
实施自适应MIT方案的步骤以下是实施自适应MIT方案的基本步骤：1.识别关键的适应性需求：首先需要明确软件需要适应的关键需求，例如响应速度、界面布局等。
2.收集训练数据：根据关键需求，收集软件在不同环境和设备上的性能数据。
这些数据可以包括响应时间、网络延迟等。
3.定义适应性目标：根据收集的训练数据，定义适应性目标。
例如，可以将响应时间控制在某个范围内，确保界面布局在不同设备上能够自动适配等。
4.设计MIT算法：根据适应性目标，设计MIT算法。
MIT算法可以包括多个目标函数、适应性规则和迭代训练策略。
5.实施与调试：根据设计的MIT算法，实施自适应功能，并进行调试和优化。
在这个过程中，需要不断地收集性能数据，与目标进行对比，并对算法进行调整与改进。
6.测试与评估：完成自适应功能的实施后，进行测试和评估。
可以通过对比不同环境和设备上的性能指标，以及用户的反馈来评估自适应功能的效果。
MIT算法的优势使用MIT算法实现软件的自适应具有以下优势：1.灵活性：MIT算法可以根据不同的适应性需求进行调整和优化，以适应不同的场景和环境。
2.自动化：MIT算法可以实现自动化的调整和优化过程，减少了人工干预的需求。
3.演化性：MIT算法通过迭代训练来不断改进模型，逐步提高软件的自适应能力。
软件开发知识：如何构建高效的自适应系统
软件开发知识：如何构建高效的自适应系统在当今信息化时代，随着人工智能技术的快速普及以及生活数据的逐步积累，自适应系统也成为了各大领域关注焦点之一。
自适应系统作为一种能够根据外部环境自主调整运行状态的系统，已经广泛运用到人工智能领域、物联网领域以及人机交互领域等众多场景中。
本文将从构建自适应系统的基本原理、核心技术以及应用举例等方面进行阐述，以期能够引领读者深入探索自适应系统的奥秘。
1.构建自适应系统的基本原理自适应系统是指一个能够自动运行并根据外部环境实时调整运行状态的系统，它通过对外部信息的感知、分析和决策，调整自己的行为以适应外部环境的变化。
构建自适应系统的关键在于如何实现系统对外部环境的感知和对外部环境的响应。
从监测、分析和应对三个方面来探讨自适应系统的构建原理。
（1）监测外部环境自适应系统需要准确地了解当前外部环境的状态，这就要求系统能够准确地获得外部环境的各种数据。
常见的监测方式包括传感器数据的采集、网络数据的收集、用户数据的分析等。
在物联网领域中，可以通过传感器节点来收集地理位置、温度、湿度、光照等大量的数据；在人机交互领域，则可以通过分析用户的行为、情感等数据来了解用户的需求和操作习惯。
（2）分析外部环境对外部环境数据的分析是自适应系统的核心技术之一，其中包括数据挖掘、机器学习、深度学习等多种分析技术。
通过对各种环境数据的分析和处理，系统可以得到更加准确的环境状态，同时也为系统的决策提供了基础。
（3）应对外部环境自适应系统需要根据外部环境的状态动态地调整自身的行为和响应。
响应方式多种多样，比如机器人可以根据环境情况选择相应的动作或轨迹；智能家居可以通过智能家居控制平台实现设备的自动控制。
在人机交互领域，系统可能会提醒用户注意力、推荐用户感兴趣的内容等。
2.构建自适应系统的核心技术构建自适应系统需要运用到多种技术，其中包括数据采集、数据分析、决策制定、反馈调整等环节。
其中，机器学习和深度学习是自适应系统的核心技术，可用于解决环境状态分析和系统行为优化的问题。
软件测试中的自适应与自动化测试方法
软件测试中的自适应与自动化测试方法软件测试在软件开发过程中起着至关重要的作用，它可以帮助发现并修复潜在的问题，确保软件产品的质量。
在软件测试中，自适应测试和自动化测试是两种常用的测试方法，它们各自有着不同的特点和适用场景。
首先，我们来谈谈自适应测试方法。
自适应测试是一种根据软件系统的变化自动调整测试策略和测试用例的方法。
它可以灵活地根据软件系统的实际状态来选择合适的测试用例，以达到更加有效的测试效果。
自适应测试方法适用于软件系统需求频繁变更或变化较大的情况，能够更好地应对软件系统的动态性和复杂性。
在自适应测试方法中，一些常用的技术手段包括基于遗传算法的测试用例生成、基于监控数据的测试用例选择、基于学习算法的测试用例优化等。
这些技术手段可以帮助测试人员更好地把握软件系统的变化，提高测试效率和覆盖率，减少测试成本和工作量。
另一方面，自动化测试是一种通过编写脚本或使用自动化测试工具来执行测试用例的方法。
相比于手工测试，自动化测试可以提高测试效率、减少人力成本，并且能够更好地处理重复性工作和大规模测试需求。
自动化测试适用于稳定的软件系统或需要快速迭代的项目，可以帮助团队更好地保证软件质量。
在自动化测试方法中，一些常用的工具包括Selenium、Appium、Junit、TestNG等。
通过这些工具，测试人员可以快速编写测试脚本并运行测试用例，自动化执行功能测试、接口测试、性能测试等不同类型的测试，提高测试效率和质量。
需要注意的是，自适应测试和自动化测试并不是对立的关系，而是可以结合使用的。
通过将自适应测试与自动化测试相结合，可以更好地应对软件开发过程中的各种挑战。
同时，测试团队也需要根据具体的项目需求和实际情况来选择合适的测试方法，以保证测试工作的有效性和高效性。
总的来说，自适应测试和自动化测试是软件测试中常用的两种测试方法，它们各有优势，可以在不同的项目情况下发挥作用。
测试团队需要根据实际情况选择合适的测试方法，并不断优化测试策略，以确保软件产品的质量和稳定性。
软件测试中的自适应与响应测试
软件测试中的自适应与响应测试在软件开发过程中，软件测试是一个至关重要的环节。
其中，自适应与响应测试是一种常用且重要的测试方法，旨在确保软件系统能够适应不同的环境和情境，并能正确响应用户的操作与需求。
本文将从自适应测试和响应测试的基本概念、测试策略与方法、测试工具等方面进行论述，以期为软件测试人员提供一些有价值的参考。
一、自适应测试自适应测试是指在不同的环境和情境中测试软件系统的适应性能力。
当网络条件、操作系统、硬件设备或其他外部因素发生变化时，软件系统应能够正常工作并提供正确的功能。
自适应测试的目标是验证软件系统是否能够适应这些变化，并保持正常运行状态。
1.1 测试策略与方法在进行自适应测试时，测试人员应该制定适当的测试策略和方法，以保证系统在不同环境下的适应性。
以下是一些常用的测试策略和方法：1.1.1 多环境测试：在不同的操作系统、浏览器、网络条件下测试软件系统的功能和性能。
这可以确保系统在各种环境中的兼容性和稳定性。
1.1.2 容错测试：通过人为引入错误、异常和边界条件，测试软件系统在面对非预期输入时的反应和处理能力。
这有助于提高系统的健壮性和容错性。
1.1.3 性能测试：通过模拟大量用户并对系统进行压力测试，评估系统在高负载下的适应能力和响应速度。
这可以帮助发现系统的性能瓶颈和优化空间。
1.1.4 兼容性测试：测试软件系统与第三方软件或外部设备的兼容性。
这有助于确保系统与其他系统的协同工作。
1.2 测试工具在进行自适应测试时，测试人员可以借助一些专业的测试工具，以提高测试效率和准确性。
以下是一些常用的自适应测试工具：1.2.1 Selenium：一种流行的自动化测试工具，可用于测试网页应用的适应性和响应性。
1.2.2 JMeter：用于测试系统性能和负载的开源压力测试工具。
1.2.3 Appium：一种用于测试移动应用的自动化测试工具，支持多种移动平台。
1.2.4 LoadRunner：一种功能强大的性能测试工具，可用于测试系统在高负载下的适应能力。
如何开发出高度适应和灵活的软件
如何开发出高度适应和灵活的软件随着现代社会的发展，人们越来越依赖软件的支持。
软件可以为我们提供各种便利，促进生产活动的自动化和智能化，提高效率和降低成本。
因此，开发适应性高、灵活性强的软件已成为了当今软件开发领域中的热点话题。
那么，如何开发出高度适应和灵活的软件呢？本文将从需求分析、技术选型、软件架构以及测试与部署等方面探讨这一问题。
一、需求分析软件开发的第一步就是需求分析，这一步是最为关键的一步。
因为需求分析的准确与否直接影响了后期的开发和使用效果。
当我们开发一个软件时，首先需要认真研究客户或用户的需求，进而确定软件的功能和特性。
在这一过程中，我们需要考虑以下几个方面：1、尽可能多了解客户或用户的需求。
可以通过定期与客户或用户交流，或者组织需求调查等方式了解客户或用户的需求，以便我们可以真正满足他们的需求。
2、确定软件的用途和目标用户，进而确定软件需要满足的功能和性能。
例如，如果软件用于在线购物，那么我们需要考虑实时性、可靠性、安全性等方面。
3、考虑用户体验。
当我们设计一个软件时，需要从使用者的角度出发，考虑他们的使用习惯、使用场景等因素，提高用户对软件的满意度。
二、技术选型在确定了软件的需求后，我们需要考虑技术选型。
这一步也很关键，因为技术选型决定了软件的开发效率和易用性。
在技术选型时，要考虑以下几个方面：1、选择合适的编程语言。
编程语言直接影响了软件开发的难度和效率。
例如，如果我们需要开发一个高性能的游戏，那么C++就是首选语言之一。
2、选择合适的框架和平台。
框架和平台可以为我们提供更好的开发环境和更好的支持。
例如，如果我们需要开发一个Web应用，那么Spring和.Net Core就是较为常见并且使用率较高的框架。
3、选择合适的数据库。
数据库可以为我们提供数据存储和查询的支持。
不同的数据库有不同的特点，需要根据业务需求选择。
例如，如果我们需要处理海量数据，那么选择Hadoop的分布式数据库就是很不错的选择。
软考敏捷开发方法
软考敏捷开发方法
软考敏捷开发方法是一种以人为核心、迭代、循序渐进的开发方法，适用于需求和范围难以事先确定，或者能够以有利于干系人的方式定义较小的增量改进的项目。
在软考敏捷开发中，软件项目的构建被切分成多个子项目，各个子项目的成果都经过测试，具备集成和可运行的特征。
简言之，就是把一个大项目分为多个相互联系，但也可独立运行的小项目，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态。
软考敏捷开发方法强调开发团队与用户之间的紧密协作、面对面沟通、频繁交付新的软件版本、紧凑而自我组织型的团队等，也更注重人的作用。
软考敏捷开发方法的目的是应对大量变更，获取干系人的持续参与。
软考敏捷开发方法包括一系列的方法，如极限编程(eXtreme Programming, XP)、自适应软件开发(Adaptive Software Development, ASD)、水晶方法(Crystal)、特性驱动开发(Feature Driven Development, FDD)、动态系统开发方法(Dynamic Systems Development Method, DSDM)、测试驱动开发(Test-Driven Development, TDD)、敏捷数据库技术(Agile Database Techniques, AD)和精益软件开发(Lean Software
Development)和Scrum等。
虽然这些过程模型在实践上有差异，但都是遵循了敏捷宣言或者是敏捷联盟所定义的基本原则。
以上内容仅供参考，如需软考敏捷开发方法的更多信息，建议查阅相关论坛（如CSDN博客）或咨询专业IT技术人员。
自适应的工作原理
自适应的工作原理
自适应技术的工作原理是基于计算机系统的智能化学习和适应能力，通过对输入数据的分析和处理，自动调整系统的参数和行为，以适应不同的环境和需求。
首先，自适应技术需要收集和获取输入数据。
这些数据可以是来自于用户、传感器、监测设备等多种来源。
通过收集到的数据，系统可以了解当前的环境和需求，并进行下一步的分析。
其次，自适应技术利用机器学习和模式识别的方法对收集到的数据进行分析。
通过分析数据的特征和模式，系统可以得出一些规律和关联，用于理解当前的情境和需求。
然后，自适应技术根据分析的结果，自动调整系统的参数和行为。
比如，根据用户的喜好和习惯，系统可以自动调整显示界面、推荐内容或者优化搜索结果；根据环境的变化，系统可以自动调整设备的功耗和性能。
最后，自适应技术通过不断的学习和调整，不断优化系统的性能和适应能力。
系统可以根据用户的反馈和行为，更新模型和算法，提高预测和决策的准确性。
总之，自适应技术通过数据分析和智能化学习，实现对系统的自动调整和优化，以适应不同的环境和需求。
这种技术的工作原理是基于数据驱动和学习的，通过不断的迭代和优化，提升系统的性能和用户体验。
自适应软件系统的设计与开发
自适应软件系统的设计与开发随着人工智能技术的不断发展，自适应软件系统越来越受到人们的关注和重视。
自适应软件系统能够根据环境变化和用户需求自动调整系统的行为，从而提高系统的可用性和用户满意度。
本文就自适应软件系统的设计与开发进行探讨。
一、自适应软件系统的工作原理自适应软件系统的工作原理可以分为以下几个步骤：1. 监测环境和用户需求：系统需要通过各种传感器、网络连接等手段，监测环境变化和用户需求。
2. 分析环境和用户需求：系统需要将监测到的信息进行分析和处理，以便更好地理解环境和用户需求。
3. 生成行为和策略：系统需要根据环境和用户需求生成相应的行为和策略，以满足用户的要求。
4. 执行行为和策略：系统需要执行生成的行为和策略，并不断监测环境和用户需求的变化，以进行调整和优化。
二、自适应软件系统的设计原则为了设计出具有良好自适应性的软件系统，需要考虑以下几个设计原则：1. 模块化设计：系统需要采用模块化的设计思想，将各个模块的功能划分清晰，以便进行系统的调整和优化。
2. 数据驱动设计：系统需要采用数据驱动的设计方法，即采用数据分析技术进行环境和用户需求的分析和处理。
3. 透明性设计：系统需要采用透明性的设计思想，即对用户和开发人员都需要具有清晰的行为和策略。
4. 实时性设计：系统需要具备实时性设计，能够及时响应环境和用户需求的变化，以提高用户的满意度。
三、自适应软件系统的开发过程自适应软件系统的开发过程可以分为以下几个步骤：1. 系统需求分析：对系统的需求进行分析和确定，明确自适应性的要求和实现方式。
2. 系统架构设计：设计系统的整体架构，并确定系统中各个模块的功能和接口。
3. 系统实现和调试：进行系统的实现和测试，同时进行调试和优化。
4. 系统运行和监测：对系统进行运行和监测，不断进行优化和改进。
四、自适应软件系统的应用领域自适应软件系统可以应用于多个领域，例如智能家居、智能交通、智能医疗等领域。
以智能家居为例，自适应软件系统可以通过自动调节室内温度、灯光亮度等方式，提高居民的生活质量。
需求驱动软件开发方法的研究与应用
需求驱动软件开发方法的研究与应用第一章：绪论需求驱动软件开发方法是一种以需求为中心的软件开发方法，它强调需求在软件开发过程中的重要性，并将需求作为软件开发的核心驱动力。
与传统的软件开发方法相比，需求驱动软件开发方法更加注重用户需求的理解和满足，能够更好地保证软件的质量和用户体验。
本文将对需求驱动软件开发方法进行研究和应用探讨。
第二章：需求驱动软件开发方法概述2.1 需求驱动软件开发方法的基本概念和原理需求驱动软件开发方法是一种以需求为中心的软件开发方法，它的基本原理是将需求作为软件开发的核心驱动力，通过不断的需求分析和确认，逐步推进软件开发过程，从而保证软件的质量和用户满意度。
2.2 需求驱动软件开发方法的特点和优势需求驱动软件开发方法具有以下几个特点和优势：（1）注重用户需求的理解和满足：需求驱动软件开发方法将需求作为核心驱动力，注重用户需求的理解和满足，能够更好地提高软件的质量和用户体验。
（2）迭代开发: 需求驱动软件开发方法采用迭代开发模式，可以快速响应用户需求的变化，提高软件的灵活性和可维护性。
（3）贯穿整个软件开发过程: 需求驱动软件开发方法贯穿整个软件开发过程，从需求分析到软件测试和交付，能够更好地保证软件的质量和稳定性。
2.3 需求驱动软件开发方法的基本过程需求驱动软件开发方法的基本过程包括：需求分析、需求确认、设计开发、测试维护等阶段。
具体过程如下：（1）需求分析：分析用户需求，并将其转化为软件需求规格说明书。
（2）需求确认：与用户沟通确认需求，制定需求变更管理计划等。
（3）设计开发：根据需求规格说明书进行软件设计和编码，实现软件功能。
（4）测试维护：对软件进行测试、修复漏洞和进行维护。
第三章：需求驱动软件开发方法应用3.1 需求驱动软件开发方法在金融领域的应用需求驱动软件开发方法在金融领域的应用非常广泛，如P2P理财、金融交易平台等。
通过需求驱动软件开发方法，可以更好地理解金融行业的业务需求和用户需求，从而提高软件的质量和稳定性。
Axure的自动适应与响应式布局设计指南
Axure的自动适应与响应式布局设计指南在当今数字化时代，用户对于网页和应用程序的体验要求越来越高。
为了满足不同设备和屏幕尺寸的需求，设计师们需要掌握自动适应与响应式布局设计的技巧。
而Axure作为一款强大的原型设计工具，为我们提供了丰富的功能和工具来实现这一目标。
本文将介绍Axure中的自动适应与响应式布局设计指南，帮助设计师们更好地应对不同设备的设计需求。
1. 设计前的准备工作在开始设计之前，我们需要先了解目标用户的使用情况和设备特性。
通过调研和分析，我们可以了解到用户使用的主要设备类型、屏幕尺寸以及流行的浏览器。
这些信息将帮助我们确定设计的重点和优先级。
2. 自动适应布局设计自动适应布局设计是指根据不同设备的屏幕尺寸和分辨率，实现页面元素的自动调整和排列。
在Axure中，我们可以使用自适应布局功能来实现这一目标。
通过设置不同屏幕宽度下的布局，我们可以确保页面在不同设备上的显示效果一致。
3. 响应式布局设计响应式布局设计是指根据设备的屏幕尺寸和方向，动态调整页面的布局和元素。
在Axure中，我们可以使用条件动作和变量来实现响应式布局设计。
通过设置不同的条件和触发事件，我们可以根据设备的宽度、高度和方向来调整页面的布局和元素的显示。
4. 图片和媒体的自适应与响应式设计在设计中，图片和媒体元素是不可或缺的。
为了保证在不同设备上的显示效果，我们需要对图片和媒体元素进行自适应和响应式设计。
在Axure中，我们可以使用自适应和响应式的图片和媒体元素来实现这一目标。
通过设置不同的尺寸和分辨率，我们可以确保图片和媒体元素在不同设备上的显示效果良好。
5. 导航和菜单的自适应与响应式设计导航和菜单是网页和应用程序中重要的组成部分。
为了适应不同设备的屏幕尺寸和方向，我们需要对导航和菜单进行自适应和响应式设计。
在Axure中，我们可以使用自适应和响应式的导航和菜单组件来实现这一目标。
通过设置不同的布局和触发事件，我们可以确保导航和菜单在不同设备上的显示效果符合用户的需求。
自适应软件测试技术及其应用
自适应软件测试技术及其应用随着软件应用的不断发展，软件测试越来越受到重视。
而自适应软件测试技术作为一种新型的测试方法，正在逐渐得到广泛应用。
本文将详细介绍自适应软件测试技术及其应用，并探讨其在软件测试领域中的意义和前景。
自适应软件测试技术是一种根据被测试软件的特征和需求，自动调整测试方法和策略的测试技术。
它基于被测试软件的特征，动态地调整测试方案，以提高测试效率和测试覆盖率。
自适应软件测试技术的主要目标是在尽可能短的时间内找出软件中的错误和缺陷，从而提高软件的质量和可靠性。
自适应软件测试技术具有以下几个主要的特点：它能够根据被测试软件的特征自动选择适合的测试方法和策略，可以对不同类型和规模的软件进行测试。
它能够根据被测试软件的需求自动调整测试方案，确保测试的全面性和有效性。
它能够根据测试结果动态地调整测试策略，以适应软件的变化和发展。
自适应软件测试技术在软件测试领域中有着重要的应用价值。
它可以显著提高软件测试的效率和效果。
传统的软件测试方法往往需要花费大量的时间和精力，而自适应软件测试技术可以根据被测试软件的特征和需求自动选择适合的测试方法和策略，从而减少测试的时间和成本。
它可以增加测试的覆盖率和全面性。
自适应软件测试技术能够根据被测试软件的需求自动调整测试方案，确保测试的全面性和有效性，从而提高测试的覆盖率。
它可以提高软件的质量和可靠性。
自适应软件测试技术能够在尽可能短的时间内找出软件中的错误和缺陷，从而提高软件的质量和可靠性。
自适应软件测试技术在实际应用中已经取得了一些成果。
许多研究机构和软件公司都开始关注和研究自适应软件测试技术，并逐渐将其应用到实际的软件测试中。
例如，一些研究机构已经利用自适应软件测试技术对各种类型和规模的软件进行了测试，取得了较好的测试效果。
一些软件公司也开始使用自适应软件测试技术来提高软件的质量和可靠性。
他们发现，通过使用自适应软件测试技术，可以显著减少软件中的错误和缺陷，提高软件的用户体验和满意度。
5-需求驱动的软件自适应方法
彭鑫陈碧欢赵文耘复旦大学需求驱动的软件自适应方法关键词：软件需求自适应考结构（如图1所示）在自适应软件研究和实践中得到了广泛应用。
按照这一参考结构，每一个具备自适应能力的软件实体都具有一个称为MAPE-K 的控制环路。
其中，监控(monitor环节负责侦测上下文环境及系统自身的事件，发现可能导致自适应调整的变化，分析(analyze环节负责分析变化对于需求及相关约束的影响，规划(plan环节负责规划能够适应变化的自适应调整方案，执行(execute环节负责执行规划的调整方案，知识(know-ledge 则表示完成以上各项任务所需的知识。
自适应软件与自治计算目前，以网构软件为代表的新形态网络化软件系统逐渐成为主流。
同时，普适计算和社会计算的兴起促使软件与物理世界和社会环境进一步融合。
这些都使得软件系统越来越多地运行在复杂、开放并且动态变化的网络环境、物理环境和社会环境之中，导致软件的运行时行为经常偏离系统的需求规约或处于非优化的运行状态。
因此，自适应逐渐成为许多软件系统必备的能力。
具备自适应能力的软件系统能够在运行时根据上下文环境和需求的变化动态地调整自身的结构和行为。
通过运行时的自适应调整，软件系统可以实现一系列重要的运行时特性，包括保障可靠性和鲁棒性、提高能源利用效率、实现失效的自动恢复、动态配置和定制以及动态自优化等[1]。
软件系统的自适应是一种典型的自治管理能力（包括自配置、自优化、自治愈和自保护四个方面[2]）。
IBM提出的自治元素参图1IBM 提出的自治元素参考结构[2]需求反射与运行时需求模型传统的软件系统（即非自适应系统）的规格说明建立在对于需求和系统上下文环境充分理解的基础上。
例如，一个救护车系统的需求规格说明及体系结构设计往往建立在一系列涉众需求和上下文环境的假设基础上，例如涉众的质量偏好、系统的峰值和平均请求量、可用的救护车资源、网络通信状况等。
在这些因素相对稳定且能够被充分理解的情况下，软件开发者可以在开发阶段通过权衡决策确定软件规格说明，并开发相应的软件解决方案。
环境驱动的软件自适应演化过程及实现
环境驱动的软件自适应演化过程及实现目前，很多软件系统的更新和升级不再是停止运行后进行编码扩充，而是在运行过程中进行功能模块的动态添加，充分利用遗产系统。
现有的研究方法包括网络构件，分布式组件和Agent等都致力于开发能够动态演化的系统。
另外，随着分布式环境和网络环境的加入，软件系统所处的环境不再是静态不变的，多变复杂的环境要求软件系统具有环境感知和自适应能力，能够针对不同的环境变化做出相应的结构或者能力的调整，以确保系统正常的运行和任务准确的完成。
软件的自适应演化过程使软件能够针对外部变化进行自适应行为，提高了软件的健壮性和自适应性等，是当前软件演化领域中的重点研究方向之一。
本文针对系统集成技术、Agent技术和软件演化技术，研究了环境驱动的软件自适应演化过程，并对该过程中的核心机制和策略进行了设计和实现。
本文首先给出了一个基于Agent的软件自适应演化支撑框架，介绍了自适应演化支撑平台和相关工具，给出了Agent元模型和组织结构。
其次，提出了软件自适应演化的过程模型，并对软件环境进行了定义和分类，依据环境的不同提出了全局环境演化过程和局部环境演化过程。
然后，本文详细介绍了软件自适应演化过程中的核心机制和策略，包括基于集成规则的Agent协作机制的设计与实现，基于演化规则的环境感知演化机制的设计与实现和基于知识规则的Agent自适应机制的设计与实现。
最后，以一个模拟的仿真系统作为测试用例，进行了基于Agent的软件自适应演化实验，验证了本文提出的软件自适应演化过程及相关机制的可行性，并对实验结果进行分析。
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彭鑫陈碧欢赵文耘复旦大学需求驱动的软件自适应方法关键词：软件需求自适应考结构（如图1所示）在自适应软件研究和实践中得到了广泛应用。
按照这一参考结构，每一个具备自适应能力的软件实体都具有一个称为MAPE-K 的控制环路。
其中，监控(monitor环节负责侦测上下文环境及系统自身的事件，发现可能导致自适应调整的变化，分析(analyze环节负责分析变化对于需求及相关约束的影响，规划(plan环节负责规划能够适应变化的自适应调整方案，执行(execute环节负责执行规划的调整方案，知识(know-ledge 则表示完成以上各项任务所需的知识。
自适应软件与自治计算目前，以网构软件为代表的新形态网络化软件系统逐渐成为主流。
同时，普适计算和社会计算的兴起促使软件与物理世界和社会环境进一步融合。
这些都使得软件系统越来越多地运行在复杂、开放并且动态变化的网络环境、物理环境和社会环境之中，导致软件的运行时行为经常偏离系统的需求规约或处于非优化的运行状态。
因此，自适应逐渐成为许多软件系统必备的能力。
具备自适应能力的软件系统能够在运行时根据上下文环境和需求的变化动态地调整自身的结构和行为。
通过运行时的自适应调整，软件系统可以实现一系列重要的运行时特性，包括保障可靠性和鲁棒性、提高能源利用效率、实现失效的自动恢复、动态配置和定制以及动态自优化等[1]。
软件系统的自适应是一种典型的自治管理能力（包括自配置、自优化、自治愈和自保护四个方面[2]）。
IBM提出的自治元素参图1IBM 提出的自治元素参考结构[2]需求反射与运行时需求模型传统的软件系统（即非自适应系统）的规格说明建立在对于需求和系统上下文环境充分理解的基础上。
例如，一个救护车系统的需求规格说明及体系结构设计往往建立在一系列涉众需求和上下文环境的假设基础上，例如涉众的质量偏好、系统的峰值和平均请求量、可用的救护车资源、网络通信状况等。
在这些因素相对稳定且能够被充分理解的情况下，软件开发者可以在开发阶段通过权衡决策确定软件规格说明，并开发相应的软件解决方案。
然而，网络化软件系统面临的运行时环境往往具有很大的不确定性并处于持续变化中。
这就使得开发者关于系统需求和设计的静态决策无法适应动态变化且不确定的运行时环境。
而另一方面，系统需求中往往包含一些在任何情况下都应当满足的关键性目标，同时包含一些可以适当放宽的非关键性目标，从而为系统提供了运行时动态调整所需的灵活性[1]。
例如，按照传统的开发过程，救护车系统的需求规格说明需要对上下文环境做出假设（如每分钟呼救请求在10个以内，救护车与调度中心的网络通信一直保持畅通等），同时明确相关的质量要求（如调度中心对于救护车导航请求的响应时间在5秒之内，导航精度在10米范围内等）。
然而，在实际运行过程中，某些突发事件可能会造成短时间内救护车的请求数量激增，从而导致调度系统无法及时响应调度和导航请求。
此时，适当放宽导航精度要求（如50米范围内）从而确保更加关键的响应时间需求（如改为采用精度较低但效率更高的导航方式）是一种合理的选择。
因此，需求感知应成为自适应软件系统的一种基本特性，即系统能够在运行时感知自身的需求并根据需要进行调整。
自适应系统的实现一般都依赖于不同层次上的反射(reflection能力，即系统在运行时观察并感知自身结构和行为的能力。
基于体系结构的软件自适应方法（例如Rainbow [3]）以及基于体系结构的反射式中间件[4]提供了体系结构级的反射能力，使得系统可以动态监控系统的运行时体系结构及行为，并在必要时进行调整。
与之相似，需求感知系统需要具备需求层面上的反射能力，即系统维护需求模型的运行时表示，并使其与运行中的系统保持双向的因果关联。
这种运行时需求模型应当支持需求的自省(introspec-tion ，即运行时需求实体能够提供自身的信息，从而允许系统对运行时需求进行推理[5]。
需求目标模型与目标推理为了实现需求的动态评价和推理，运行时需求模型应当支持一系列丰富的运行时分析能力，包括涉众目标、软件的功能和非功能性需求、候选方案、领域假设、场景、风险和冲突等[5]。
鉴于需求目标模型的表达能力和推理能力，一些研究工作已将该模型应用于运行时需求模型的表示、推理和自适应方案规划。
目标模型目标模型描述了涉众的需求及其精化和依赖关系，同时捕捉了满足系统高层目标的多种候选方案以及相应的质量关注。
目前比较常用的目标建模主要包括基于与/或(AND/OR分解[6]、基于i*框架[7]和基于KAOS 框架[8]等方法。
这些方法有不同的关注点和侧重点：基于AND/OR分解的目标建模主要关注于目标精化，面向主体的建模框架i*主要关注于社会性系统的分析建模，KAOS 框架主要关注于目标的冲突建模、操作化以及责任分配。
在目标模型中，功能性需求用硬目标来建模，它的满足性是确定的，即满足或不满足；而非功能性需求用软目标来建摸，它的满足程度并没有一个明确的标准，即软件系统在一定程度上满足或者不满足需求。
图2是一个基于i*框架的救护车系统的目标模型。
其中，“救护车调度”是一个硬目标，“导航精度”是一个软目标。
目标可以通过AND 分解和OR 分解持续精化，直至得到软件、硬件或者人可直接完成的任务。
其中，OR 分解刻画了满足系统目标的多种候选方案。
例如，图2中的“目的地导航”可以被OR 分解为“GSM 导航”和“GPS 导航”，意味着目的地导航可以通过GSM 或GPS 实现。
除了分解关系，目标之间还存在相互影响的关系，例如一个目标的不同候选方案（如OR 分解子目标或任务）往往对相关软目标有着不同的影响，从而支持不同的质量偏好。
目标之间的影响可以通过贡献度链接Make(++, Help(+, Hurt(-和Break(--来表示，其含义是一个目标的满足对于另一个目标的满足程度起到正面或负面的影响。
Make/Help表示一个目标的满足图2救护车系统目标模型将使另一个目标完全满足/部分满足；Break/Hurt表示一个目标的满足将使另一个目标完全不满足/部分不满足。
此外，还可以通过在Help 和Hurt 链接上附加一个(0, 1 区间的值来定量地表示部分满足和部分不满足的程度。
一般而言，OR 分解的子目标对同一个软目标往往有不同的贡献度链接。
例如，“GPS 导航”相对于“GSM 导航”而言导航精度更高，因此“GPS 导航”的满足使得“导航精度”部分满足（Help 链接或者+0.8链接），而“GSM 导航”的满足使得“导航精度”部分不满足（Hurt 链接或者-0.7链接）。
目标推理目标推理是根据AND/OR分解和贡献度链接的语义以及期望的一组目标的满足程度，通过标签传递算法得到各个目标的满足程度[9,10]。
目标推理根据贡献度链接的定性或者定量表示方法，分为定性推理和定量推理；根据标签传递的方向，分为自顶向下推理和自底向上推理。
例如，给定“安排合适的救护车”、“GSM 导航”和“自动更新”的满足程度都为1.0（完全满足），那么通过自底向上推理得到“目的地导航”、“救护车位置更新”和“救护车调度”的满足程度都为1.0（完全满足）；给定“紧急电话接听”的满足程度为1.0（完全满足），那么通过自顶向下推理得到“记录紧急事故信息”、“判断紧急电话是否重复”和“报告新事故”的满足程度都为1.0（完全满足）。
由于目标模型建模了满足系统高层目标的多种候选实现方案，而不同的实现方案往往对不同的非功能需求有不同的质量关注，因此，不同的候选方案对多个非功能性需求的综合贡献度的度量值（即多个非功能性需求的满足程度的权重和）成为运行时目标推理的衡量标准。
例如，在救护车请求数量激增的情况下，“响应时间”和“位置精度”比“导航精度”和“开销”有更高的偏好值。
由于“GSM 导航”和“人工更新”分别对“响应时间”和“位置精度”有Help 贡献度链接，因此选取它们分别作为实现“目的地导航”和“救护车位置更新”的方案。
自适应需求分析方法上下文环境的不确定性和系统需求本身的动态性使得自适应系统的需求往往包含一定程度的不确定性或者不完整性[1]。
自适应需求的分析和规约方法应当能够处理这种上下文环境的不确定性以及由此导致的系统行为的不完整性，而且可以支持需求的运行时动态演化。
运行时的需求自适应要求所使用的需求模型和描述语言支持动态调整，例如需求和约束能够在运行时动态放宽或加强。
为此，文献[11]提出了一种需求语言RELAX 来帮助分析和识别自适应系统中的不变(invariant需求和可变(non-invariant 需求。
其中，不变需求表示必须严格满足的关键性需求，而可变需求则表示可以在运行时有所放宽的需求。
为了支持需求的动态调整，RELAX 定义了一组用于需求规约的RELAX 操作，例如SHALL （表示必须被满足）、AFTER （表示必须在某个事件发生之后被满足）、AS EARLY AS POSSIBLE （表示需要尽早满足某个条件）、AS CLOSE AS POSSIBLE TO（表示需要尽可能达到或接近某个数量或频率）等；RELAX 定义了4个属性并关联到每个可变需求来描述环境的不确定性：ENV （定义了环境中的上下文特性）、MON （定义了环境中可观察到的信息）、REL （定义了如何通过MON 属性来推导出ENV 属性）和DEP （定义了可变需求被放松之后对其他需求的影响程度）；RELAX 利用了模糊分支时序逻辑来进行形式化规约。
以智能办公室为例[11]，爱丽丝(Alice的手机、平板电脑和台式电脑等设备会在爱丽丝走进办公室之后开始进行客户联系方式同步，此后每隔30分钟进行一次同步。
这个需求按照传统的需求分析方法可规约为R1。
由于网络延迟或者设备故障等环境的不确定性，R1并不能严格地被满足，同时需求分析师也难以枚举所有可能的系统自适应行为。
而这个需求按照RELAX 可规约为R1’，其中描述了与该项需求相关的上下文环境特性，即爱丽丝的位置和同步间隔；定义了如何通过监控获得这些特性，即通过运动传感器得到爱丽丝的位置和通过网络传感器得到同步间隔。
因此，只要满足需求中声明的灵活性，任何可能的自适应行为都是允许的。
为了提高运行时自适应所需的灵活性，自适应需求应当明确业务需求、领域假设、质量约束等可以被放松和调整的限度。
例如，一些关键性需求应当一直满足或具有比较高的满足概率，而其他非关键性需求的满足概率可以较低。
为此，文献[12]提出了感知需求(awareness require-ments 的概念，并提供了典型的类型和模式，以便于进行形式化规约。
感知需求刻画了业务需求、感知需求本身、领域假设或者质量约束在运行时的满足状况。
以救护车系统为例[12]，当接线员收到一个紧急电话后，首先要记录紧急事故的信息，然后判断紧急电话是否重复，如果不重复则报告一个新事故，最后调度救护车到达事故现场。