人工智能在軟件工程中的應用分析

【摘 要】本文結合軟件工程的發展現狀，深入的探究了人工智能在軟件工程當中的應用，旨在促進軟件工程的智能化及發展。

【關鍵詞】軟件工程；人工智能；應用

一、圖規劃在軟件工程當中的應用

（1）圖規劃應用于軟件工程的意義。一是軟件工程自動化程度得以提高。只有用規劃語言將目標、初始狀態和領域動作描述出來，并且切實的形成確切的規劃問題，才能夠對規劃器加以調用，最終將求解策略求解出來。初始目標和初始狀態的改變基本不上不會影響到求解，而規劃應用在軟件工程中則可以促進軟件工程自動化程度的提高。二是能夠對軟件的重用性加以充分發揮。智能規劃的求解方法屬于抽象層次的一種求解方法，只要問題領域是極為清晰的，那么就能夠根據所規劃好的方法將對應的規劃解找到，即使是目標發生變化，問題域實際執行的程序模塊、規劃器以及動作描述等都不必進行修改，只需要對求解的目標進行簡單的修改便可。抽象層次的解具體工作的內部執行并不存在任何的依賴性只要問題領域沒有變化，求解的目標沒有變化，那么規劃解也不會發生變化，以此便能夠使得程序的維護切實的控制于模塊變化的最底層。因此，規劃方法抽象層次的求解最大限度的保證了模塊修改及系統的局部性，從根本上確保了軟件的重用性。（2）軟件結構化設計中圖規劃的應用。基于圖規劃的通用軟件結構設計法是SDGP的思想，借助于人工智能規劃技術的應用，就系統軟件的需求方面來將功能框架分析導出，并且運用具體實例對算法自動設計軟件的系統結構進行描述。需求分析結構是將數據輸入，通過SDGP處理便能夠將輸出軟件設計結構得出來。經過大量的實踐和研究以及安裝、下載及調試能夠使得圖規劃器得以實現，并且對實際問題所處的抽象領域加以求解和建模，結果有效的表明，解決軟件工程問題的途徑是智能規劃方法，該方法可以切實的促進智能規劃應用大軟件工程當中，并且對抽象層次問題的解決有著較大的優越性。

二、不確定性軟件質量與人工智能管理

（1）知識的不確定性。當前，許多人雖然都深入的研究著確定性，然而極少有人實質性的質疑世界上的不確定性本質，更多的科學家和研究學者相信，這個世界的極大魅力就是不確定性，要想對不確定性智能進行研究，那么就必須首先對知識的不確定性進行研究。知識的不確定性主要體現于常識知識以及語言的不確定性上。其中，常識知識屬于知識的知識，也就是元知識，常識知識能夠運用自然語言加以表達，并且對應的概念表現出較為明顯的模糊性和隨機性等不確定性。知識的不確定性，勢必引起不確定性人工智能方面的研究。不確定性知識的模擬、處理及表示，形式化的表示并尋找不確定性知識當中所暗含的規律性，進而讓機器對人類自身的認知過程與人類認識客觀世界的過程加以模擬，并且使機器可以具備一定的不確定性智能，這已經成為人工智能學家當前的一項重要任務。（2）軟件工程過程模擬及不確定問題。一是軟件工程過程模擬。按照企業的生產周期、產品特性、業務范圍、項目類型及規模等諸多角度來對企業的特點進行分析，為企業軟件質量的提高以及生產力的發展創建出融合軟件質量控制、軟件開發管理，以及長期的、持續的軟件質量提升、過程改進的模型。從總體上來看，軟件工程過程的模型主要劃分為項目管理、軟件開發過程和組織管理三大層次。此模型是全面實施、改進提升軟件過程的核心模型，對軟件的監理控制、企業的組織管理、軟件的工程開發及軟件的項目管理加以集中體現。軟件工程過程模型并非是靜止的或者孤立的，而是逐漸的隨著企業在三個層次上改進，從而實現整個模型切實的呈現出完善改進的持續發展態勢以及螺旋上升態勢。由此可見，軟件工程過程模型屬于動態的一個持續優化模型。二是不確定問題及因素。其一是軟件質量的不確定性。計算機軟件工程界的主流是面向對象的技術和方法，該技術主要包括對象的設計、對象的分析及對象的實現等方面。因對象自身所具備的多態性、可繼承性和封閉性等諸多特性，這便使面性對象的方法和技術逐漸的成為軟件可移植性、可繼承性及功能性提高的有效手段。然而，近年來隨著軟件復雜度的不斷提高及軟件規模的不斷增大，軟件產品的質量也逐漸變得更為難以控制和把握。其二是軟件工程中的人。可以說軟件工程屬于囊括各個軟件生產方面的系統性工程，各個子工程實施的過程均能夠當作是人機交互的一個過程，在人機交互當中，人因是其中尤為重要的影響因素。通常人因能夠理解成在操作過程中人的可靠性問題，實際可靠程度的高低均會對人的工作質量造成不同程度的影響。要想將這些問題解決，那么就應當將不確定性人工智能引入到軟件工程當中，以便于將定量的評價與定量的度量有機的加以結合，并將其應用到軟件質量的評估和管理工作中去。

參 考 文 獻

[1]趙欣培，李明樹．一種基于Agent的自適應軟件過程模型[J]．軟件學報．2004（3）

[2]孫魯涌，周異，張云電．MEX文件在人工智能軟件中的應用[J]．計算機應用與軟件．2004（3）