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基于复杂性理论的软件过程优化及其风险评价

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-14页
 §1.1 研究背景及意义第10-11页
 §1.2 论文主要内容及章节安排第11-14页
第二章 理论综述第14-26页
 §2.1 软件过程第14页
     ·软件过程定义第14页
     ·软件过程的研究方向第14页
 §2.2 软件过程模型第14-20页
     ·软件过程阶段模型第15-17页
       ·线性顺序模型第15-16页
       ·演化模型第16-17页
       ·软件过程组成模型第17-20页
       ·形式化方法模型第18-19页
       ·并行网络模型第19-20页
 §2.3 复杂性相关理论、方法第20-26页
     ·元胞自动机第20-22页
       ·元胞自动机的定义第20-21页
       ·元胞自动机的构成第21-22页
     ·群体智能第22-24页
       ·神经网络第22-23页
       ·蚁群算法第23页
       ·遗传算法第23-24页
     ·遗传算法第24-26页
第三章 软件过程风险评价第26-38页
 §3.1 软件过程风险第26-27页
     ·软件风险定义第26页
     ·软件风险分类第26-27页
     ·软件风险特征第27页
 §3.2 软件过程风险评价方法综述第27-32页
     ·因素分析方法第29-30页
     ·计算机仿真方法第30页
     ·网络分析方法第30-32页
 §3.3 PERT工期风险评价第32-38页
     ·工期风险提示第32-33页
     ·工期风险传递第33-34页
     ·基于元胞自动机扩展模型的网络风险传递算法第34-38页
       ·算法中的数据结构第34页
       ·算法思想及实现第34-36页
       ·求解实例第36-38页
第四章 软件过程活动规划算法第38-53页
 §4.1 任务分解第39-41页
     ·目的第39页
     ·定性原则第39页
     ·分解粒度第39-40页
     ·描述方法第40-41页
 §4.2 约束关系推移第41页
 §4.3 基于后序集合的拓扑排序第41-46页
     ·后序集合和可达矩阵第41-42页
     ·算法思想及其实现步骤第42-46页
       ·数据表示第42-43页
       ·算法步骤第43-44页
       ·算法例证第44-46页
 §4.4 活动规划生成算法第46-53页
     ·活动规划综述第46-48页
       ·甘特图第46-47页
       ·活动网络第47-48页
     ·算法思想及其实现步骤第48-53页
       ·数据表示第48-50页
       ·算法步骤第50-51页
       ·算法例证第51-53页
第五章 基于遗传算法的软件过程优化模型第53-68页
 §5.1 问题描述第53-54页
     ·目标函数第53-54页
     ·约束条件第54页
     ·过程模型第54页
 §5.2 关键路径算法第54-56页
 §5.3 基于遗传算法的软件过程优化模型第56-61页
     ·整体思路第56-57页
     ·系统建模第57-61页
       ·种群初始化第57-58页
       ·遗传操作第58-61页
       ·适应度与终止条件第61页
 §5.4 模型的实证研究第61-68页
     ·实证研究第61-67页
       ·数据结构第61-62页
       ·参数设置第62-63页
       ·结果分析第63-67页
     ·实证结论第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
参考文献第70-76页
发表论文和参加科研情况说明第76-78页
 一、发表论文第76页
 二、出版物第76页
 三、参加科研项目第76-78页
附录第78-81页
 附表Ⅰ 活动逻辑关系表第78-79页
 附表Ⅱ 活动周期估计第79-80页
 附表Ⅲ 活动可达矩阵第80-81页
致谢第81-82页

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