人工智能在軟件工程中的運用

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目前人工智能于軟件工程中的技術(shù)引用主要分為兩類，即圖規(guī)劃應(yīng)用與結(jié)構(gòu)化設(shè)計應(yīng)用。本文即將此二類主要應(yīng)用領(lǐng)域作為分析重點，并進一步探析此類應(yīng)用過程中所出現(xiàn)的實際化應(yīng)用，展開分析與研究。若此類技術(shù)能夠較為徹底地應(yīng)用人工智能，可使人工智能與軟件工程同步發(fā)展，最終促成雙向進步，使技術(shù)與應(yīng)用皆可得到較大幅度的提升，實現(xiàn)整體自動化、信息化、智能化。

1人工智能于軟件工程中的技術(shù)應(yīng)用

1.1圖規(guī)劃應(yīng)用

圖規(guī)劃于軟件工程中具有較為關(guān)鍵的作用，直接使其自動化程度得到較大提升，為我國人工智能技術(shù)的創(chuàng)新起到推動作用。若想充分調(diào)用規(guī)劃器，首先應(yīng)對規(guī)劃器的初始狀態(tài)、目標以及領(lǐng)域動作用規(guī)劃語言的形式表現(xiàn)出來，而后將其出現(xiàn)的問題準確并且切實的規(guī)劃。一般情況下求解并不會受到初始狀態(tài)以及初始目標的改變所影響，圖規(guī)劃于軟件工程中具有較為關(guān)鍵的作用，直接使其自動化程度得到較大提升，為我國人工智能技術(shù)的創(chuàng)新起到推動作用。若想充分調(diào)用規(guī)劃器，首先應(yīng)對規(guī)劃器的初始狀態(tài)、目標以及領(lǐng)域動作用規(guī)劃語言的形式表現(xiàn)出來，而后將其出現(xiàn)的問題準確并且切實的規(guī)劃。一般情況下求解并不會受到初始狀態(tài)以及初始目標的改變所影響，而在軟件工程中，合理的應(yīng)用規(guī)劃器將促使軟件工程在實現(xiàn)自動化的基礎(chǔ)上，使其程度得到進一步提升。與此同時，規(guī)劃器不但有效提升了軟件工程的自動化程度，還使得軟件本身的重用性得到有效發(fā)揮。智能規(guī)劃的求解方法相比其他規(guī)劃存在較大差異，其求解方法更偏于抽象化，直接使其最終的求解方法具有抽象層次，即便最終目標發(fā)生較大變化，若前期能夠明確問題領(lǐng)域并且能夠研究出相應(yīng)的規(guī)劃解，那么執(zhí)行的規(guī)劃器、動作描述以及程序模塊亦不需作出任何改變，僅需針對性的對求解目標做出簡易修正即可。在解存在于抽象層次中，其內(nèi)部執(zhí)行工作并不存在任何依賴性，只要所求解的目標并未發(fā)生任何實質(zhì)性的變化，并且問題領(lǐng)域不存在任何差異性，那么所得出的規(guī)劃解亦將存在統(tǒng)一性，不會發(fā)生改變。

1.2結(jié)構(gòu)化設(shè)計應(yīng)用

結(jié)構(gòu)化設(shè)計應(yīng)用、軟件設(shè)計應(yīng)用過程中，SDGP思想作為軟件結(jié)構(gòu)的設(shè)計方法應(yīng)用范圍較為廣泛、適用程度較高。主要使用目的為在應(yīng)用人工智能規(guī)劃技術(shù)的基礎(chǔ)上，將功能框架進行分析并且導(dǎo)出，此過程中需滿足系統(tǒng)軟件的相關(guān)需求，而后再根據(jù)實例描述出算法自動設(shè)計軟件的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。需求分析結(jié)構(gòu)主要通過SDGP處理得以進行，通過SDGP的形式將設(shè)計結(jié)構(gòu)進行處理進而得出最終的輸出軟件設(shè)計結(jié)構(gòu)。通過大量的研究、實踐以及下載、調(diào)試、安裝等，能夠有效提高圖規(guī)劃器的應(yīng)用效率，與此同時針對問題所存在的抽象領(lǐng)域進行建模和求解，最終得出智能規(guī)劃是使軟件工程問題得到解決的最有效方法。在我國智能規(guī)劃應(yīng)用的軟件工程中，該方法可以起到較大的促進作用，并且能夠切實解決抽象層次問題，使其具備較強的優(yōu)越性。

2應(yīng)用過程中存在的相關(guān)研究

2.1人工智能管理中的不確定性研究

為求出知識的確定性，國際范圍內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域中的多數(shù)學者與研究人員皆已加入研究行列中。但其中存在的不確定性缺較少有人提出實質(zhì)性的質(zhì)疑。各國的研究學者以及科學家皆對不確定性抱有相信的態(tài)度，認為其具有較大魅力，若想從根本上將此想法進行改變，對不確定性進行深入研究，既要先針對知識中所存在的不確定性進行深入討論。語言以及常識知識的不確定性是體現(xiàn)知識不確定性的核心。常識知識俗稱元知識，亦是知識的知識，主要通過自然語言的形式進行傳述，與此同時其概念存在隨機性以及模糊性等。而不確定性智能主要由知識的不確定性所引出。對不確定性知識進行處理、模擬以及表示的過程中，及時找到其中存規(guī)律，而后通過機器的形式對人們了解客觀世界以及對自身的認知過程進行模擬，在此過程中保證機器存在不確定智能。目前其已經(jīng)成為人工智能學家需要不斷深入研究的課題。

2.2人工智能模擬隨機性研究

在對軟件過程模擬的過程中，應(yīng)針對企業(yè)產(chǎn)品的特點、業(yè)務(wù)范圍、生產(chǎn)期、以及所含項目的類型等，進行分類，通過不同角度分析各企業(yè)自身存在的特點，如此將促使企業(yè)的軟件質(zhì)量能夠得到較大提高，進而實現(xiàn)融合軟件質(zhì)量的合理控制。一般情況下，軟件工程過程的模型主要包括三大層次，軟件開發(fā)過程、組織管理以及項目管理三點。此類模型不但是使軟件改進過程能夠得到較大提升的核心模型，同時亦是實現(xiàn)企業(yè)有效管理、軟件項目及開發(fā)管理以及軟件監(jiān)控控制的根本。軟件工程過程模型并不存在單一性，企業(yè)在三個層次上的改進亦能帶動模型發(fā)展，針對其進行有效改進以及完善同時使模型呈現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展趨勢。

3結(jié)語

本文就人工智能于軟件工程中的應(yīng)用展開分析，進而針對相關(guān)技術(shù)展開分析，以圖規(guī)劃為例，針對其中所出現(xiàn)的相關(guān)技術(shù)展開分析，并結(jié)合實際流程對其中技術(shù)要點進行闡述，使技術(shù)中出現(xiàn)的問題得以全面分析。隨后，下文中針對技術(shù)展開深層次分析，將相關(guān)技術(shù)進行獨立分析，并將此類技術(shù)分為不同層次展開研究，較為全面地闡述相關(guān)技術(shù)，解釋并使技術(shù)相關(guān)內(nèi)容更便于了解，本文研究目的即為此。望本文能夠有效對存在了解意愿的各界研究人員起到一定幫助，使人工智能技術(shù)、軟件工程得到不斷發(fā)展。

參考文獻

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作者：周慶榮 單位：蘇州高博軟件技術(shù)職業(yè)學院信息與軟件學院