淺議人工智能在軟件工程中的應用
智能化規劃方法是解決軟件問題的最有效途徑，怎樣淺析人工智能在軟件工程中的應用?
1 圖規劃應用于軟件工程的意義
在軟件工程中，圖規劃應用具有顯著意義。首先，使軟件工程提高了自動化的程度。為了實現對規劃器的良好調用，以及求解出策略，我們必須只用規劃性語言將領域動作、目標及初始狀態表達出來。雖然初始的目標和狀態影響求解結果的概率是極其小的，但如果應用圖規劃，卻可以很大程度上促進軟件工程自動化。
其次，圖規劃能使軟件的重要性充分發揮出來。假如問題領域是清晰透徹的，那么通過之前規劃獲得的方法進行求解就可以得到想要的結果。如果過程中目標發生了變化，也不必對實際執行的程序模塊所在的問題域、動作描述等進行修改，只要對求解的目標進行簡單的修改即可，這就為規劃應用省去了許多麻煩。這就是抽象層次的一求解方法——智能規劃求解。如果問題領域以及求解的目標沒有發生任何變化，那么規劃解也不會發生變化。這是由于抽象層次的解在內部工作中不存在依賴性，這樣一來，模塊變化的最底層就能得到切實的控制與維護。所以，為了保證模塊修改和系統的局部性，使用規劃方法抽象層次的求解將最大可能性實現這一目標，它從根本上保證了軟件的重用性。
2 圖規劃在軟件結構化上的作用
大量的研究有力地證明了智能化規劃方法是解決軟件問題的最有效途徑，它可以使大軟件工程切實促進智能規劃，也較好地解決了抽象層次的問題。智能規劃立足于SDGP的思想，基于圖規劃的通用軟件結構設計法以及系統軟件的需求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。這樣一來，就可以通過人工智能規劃技術的應用，將功能框架順利地從系統結構中導出。而需求分析結構則是先將數據輸入，通過SDGP的處理來得到軟件設計結構，然后通過大量的實踐與研究，或者下載，安裝和調試，使圖規劃器得以實現，并使求解和建模在實際問題的抽象層次得以解決。
3 軟件質量的不確定性以及人工智能管理方面
3.1 知識存在許多不確定性
許多的科學家和研究人員更加相信，這個世界最有魅力的地方就是它存在著不確定性。但是當下許多人都在研究著知識的確定性本質，卻極少人研究知識所存在的不確定性。那么，首先應當從知識的不確定性研究，才能深刻發現人工智能的不確定性。常識知識以及語言的不確定性是知識不確定性的重要組成部分。常識知識即元知識，屬于知識中的知識。常識知識表達出來所對應的概念表達出比較明顯的模糊性和隨機性，不確定性，它可以很好地運用自然語言。由于知識存在不確定性，人們必將進一步去研究人工智能的不確定性方面。當前人工智能學家的一項重要任務就是用機器將人類的認知和人類認識客觀世界進行模擬，使機器也具有一定的不確定性智能，即主要通過不確定性知識的模擬處理，運用以及尋找在不確定性中所存在的規律。
3.2 軟件工程的不確定性以及過程模擬
首先是軟件工程的過程模擬。通過分析企業的產品特性、生產周期、業務范圍、企業管理、規模等方面，來找出企業的特點從而使企業的軟件質量得到提高，生產力提高，從而更好地創建出融合了軟件質量控制、軟件管理的長時間持續地提升改進產品質量的方案。總的來說，軟件工程過程可以劃分為項目管理、軟件開發過程和組織管理三大方面。該模型可以集中體現出軟件的簡歷控制、企業的組織管理和軟件的工程開發項目管理，是用于全面實施，改進提升軟件過程的核心模型。因為軟件工程的過程模型不是孤立的，也不是靜止的，因此為了實現模型整個切實的實現完善的發展持續趨勢以及螺旋上升趨勢，我們將從企業的3個方面進行改造深化。
所以我們能夠得到一個結論，軟件工程模型屬于動態的持續優化模型。
其次是存在著許多不確定問題和因素。第一，軟件質量存在不確定性。主要包括對象設計、分析、實現等方面在內的技術是計算機軟件工程界的主流。軟件質量與計算機的操作以及配置等都有重要的關系。面向對象的方法和技術逐漸成為軟件的可移植性，可繼承性以及功能性提高的有效手段，這是由于對象自身具備多態性，可繼承性等特性。但是軟件質量卻變得越來越難以控制，不僅是因為軟件復雜度在近年來的提高，也因為軟件規模的不斷擴大。第二，使用軟件工程的人的不確定性。在軟件工程的各項工作運行中，人是十分重要的因素，因為軟件工程的運作囊括了太多軟件生產的過程，每一個過程都實現了人機交互的變化，形成了不同程度的影響。所以人在軟件工程的工作中，存在絕對的不確定性，要解決這些問題，就必須把不確定因素引入人工智能中去，對其進行更好的定量評價、定量考核，使其更好地投入到軟件質量的評估管理過程中去。
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