Evolution?rer Test von Realzeitsystemen     

Joachim Wegener und Matthias Grochtmann 《Informatik - Forschung und Entwicklung》2000,15(3):151-160

Zusammenfassung.   Die Entwicklung von Realzeitsystemen ist eine wesentliche Aufgabe im industriellen Umfeld. Der dynamische Test ist die wichtigste analytische Qualit?tssicherungsmethode für Realzeitsysteme. Der dynamische Test ist das einzige Verfahren, mit dem das Laufzeitverhalten der Systeme in der tats?chlichen Einsatzumgebung überprüft werden kann. Bestehende Testmethoden konzentrieren sich weitgehend auf den Test des funktionalen Verhaltens von Systemen. Sie bieten keine besondere Unterstützung für den Test des zeitlichen Verhaltens. Für die Korrektheit von Realzeitsystemen sind jedoch beide Aspekte gleicherma?en wichtig. Folglich müssen die bestehenden Methoden um neue Ans?tze erg?nzt werden, die auf die Prüfung des zeitlichen Verhaltens spezialisiert sind. Ein Fehler im Zeitverhalten von Realzeit-Systemen liegt dann vor, wenn es zul?ssige Eingabesituationen gibt, für die das System nicht in der Lage ist, die spezifizierten zeitlichen Anforderungen zu erfüllen. In den meisten F?llen ist dies darauf zurückzuführen, da?das System eine Ausgabe zu früh macht oder da?die Berechnung einer Ausgabe zu lange dauert und diese daher zu sp?t erfolgt. Aufgabe des Testers ist es folglich, die Eingabesituationen mit den l?ngsten und kürzesten Ausführungszeiten zu finden, um zu überprüfen, ob die für das System spezifizierten Zeitschranken verletzt werden. Wird die Suche nach entsprechenden Eingabesituationen als Optimierungsproblem interpretiert, dann k?nnen evolution?re Algorithmen verwendet werden, um die Eingaben mit den l?ngsten und kürzesten Ausführungszeiten automatisch zu suchen. Die zu optimierende Zielfunktion entspricht hierbei den gemessenen Ausführungszeiten, die generierten Individuen repr?sentieren Testdaten. Die Verwendung evolution?rer Algorithmen für den Test nennen wir evolution?ren Test. Zum Vergleich des evolution?ren Tests mit anderen Testmethoden wurden in dieser Arbeit mehrere Experimente durchgeführt. In allen Experimenten erreicht der evolution?re Test l?ngere bzw. kürzere Ausführungszeiten als durch Zufallstests oder systematische Tests gefunden werden. Der evolution?re Test erscheint daher als gut geeignet für die Prüfung der zeitlichen Korrektheit von Realzeitsystemen. Die Kombination des evolution?ren Tests mit systematischen Tests kann die Testqualit?t weiter verbessern und wird in diesem Papier als Teststrategie für Realzeitsysteme empfohlen. Eingegangen am 14. Dezember 1999 / Angenommen am 30. Mai 2000  相似文献   

政策变迁视角下创新生态系统演化研究——以新能源汽车产业为例     

张锦程  方卫华 《科技管理研究》2022,(11):173-182

在政策变迁视角下构建新能源汽车创新生态系统的“结构-种群-环境”演化分析框架，将我国新能源汽车产业发展分为技术探索、示范推广、快速发展、质量发展四个阶段，基于1991—2021年中国新能源汽车产业的专利联合申请数据，构建产业技术创新专利合作网络。研究结果表明，我国新能源汽车产业政策变迁与创新生态系统演变是一个协同演化的过程，以国家电网为代表的电力公司逐渐成为网络中的核心节点，研究机构和高校成为次要核心节点；创新生态系统主体共生的广度提升而深度降低，中心性和生态位变动较小，在技术上的应变性一直较强。对此应当坚持市场主导和政府引导，遵循产业规律；鼓励核心技术攻关，构建多方深度参与的技术创新网络；促进市场竞争，推动兼并重组；布局自主知识产权体系，助力国际技术竞争。  相似文献   

研究三角园时空演化特征及启示     

赵绘存 《科技管理研究》2023,(6)

大学科技园作为国家创新体系的重要组成部分，是高校科技成果转化的重要承接载体，做强做优大学科技园，形成区域创新增长极，构建国家科技自立自强的战略支撑点，意义不言而喻。推动大学科技园高质量发展，他山之石，可以攻玉。研究三角园作为全球知名的大学科技园，其成功发展模式颇受关注。本研究以研究三角园4个发展阶段为切入点，系统回顾其65年发展历程，分析其在园区治理、政府投入、大学支持、空间布局、产业发展等方面的演进特征与规律，并结合中国大学科技园建设实际，针对性的提出中国大学科技园高质量发展的启示建议。  相似文献   

众包竞赛用户竞争网络演化及其驱动因素研究:以猪八戒网站为例     

李亚鑫  杨中华  李般若  卫武 《科技管理研究》2022,(16)

厘清众包竞赛中用户之间的竞争关系，有利于了解用户的组织和创新方式，提高众包竞赛的创新效率。以社会网络与随机统计理论为基础，将竞争网络演化驱动因素归纳网络结构属性、节点属性及网络关系属性三个维度，基于猪八戒网相关数据构建用户竞争网络，分析用户竞争网络演化特征，并采用指数随机图模型探究众包竞赛用户竞争网络演化的驱动机制。研究表明：竞争网络呈现“高密度，短路径”的特点，小世界特性显著，且竞争网络结构趋于稳定；竞争网络倾向于形成星型结构与闭合三角结构；众包竞赛用户的成交额、竞争强度及结构洞属性有助于网络形成与演化；用户之间的技术结构邻近性与组织邻近性在竞争网络关系形成中发挥显著作用，而经济距离负向影响竞争网络的形成。  相似文献   

知识网络结块的演化过程研究—基于河南长垣起重机械知识网络的案例分析     

王斌  邢祥蕊 《科技管理研究》2023,(7):142-150

结块现象使知识网络呈现不同于宏观整体网络和微观网络的结构，以往相关研究从联结复杂性角度、结构对等性角度和重构开放性角度对知识网络进行分析，有鉴于此，以知识网络理论为基础，构建以知识共振、知识转译和知识排序等3种因素为核心的知识网络演化逻辑路线，并围绕河南长垣起重机械知识网络，基于实地访谈和二手资料整理进行案例分析。研究发现，长垣起重机械知识网络的形成与演化过程可分为5个阶段，其中在第一阶段尚未形成自有的知识组合排序；第二阶段的知识转移能力较低；第三阶段核心企业开始进行知识创新；第四阶段的知识转译能力得到提高；第五阶段形成新的知识串联排序。由此得出，企业知识网络结块的演化过程呈现非线性特征，经历局部结块、结块、局部分块、分块和再结块5个阶段的演化过程。为此，企业应拓宽与合作盟友间的知识交流领域，并敢于打破原有网络界限，推动知识网络不断升级。  相似文献