基于模糊的设计模式挖掘与重构.docx

基于模糊的设计模式挖掘与重构
摘要：
设计模式为我们提供了解决软件工程中常见问题的通用模板。然而，这些模式往往是基于精确的语言和数学原理而构建的，其难以处理语义不清或是模糊的问题。为了解决这种情况，本文介绍了基于模糊逻辑的设计模式，并以一个示例来说明如何通过模糊化重构来改善已有代码的质量。
关键词：设计模式，模糊逻辑，模糊化重构
1.介绍
设计模式为软件工程师提供了一些共享的解决方案来应对常见的问题。这些模式通常包括创造性、结构性和行为性的模式，例如工厂模式、单例模式、观察者模式等等。
尽管采用设计模式可以提高代码的可维护性和可扩展性，但是在面对一些语义不清或是模糊的问题时，这些模式可能效果不佳。例如，当我们需要在汽车行驶中生成随机数，以模拟燃料消耗时，传统的设计模式可能无法处理这种模糊的需求。因此，我们需要一种更灵活和可适应的设计模式，来处理这些语义不明确的问题。
2.基于模糊的设计模式
基于模糊逻辑的设计模式提供了一种更灵活和适应的解决方案，在处理那些模糊或不清晰的问题时可以更好的体现出其优势。
模糊逻辑是一种适用于描述模糊信息的数学方法。它将不确定性的观念引入到逻辑判断中，使得我们能够处理模糊和不确定的输入，并输出对应的模糊输出。与传统的布尔逻辑不同，模糊逻辑允许多个输出，每个输出都有它自己的权重。
基于模糊的设计模式可以将其应用于模糊问题的解决，如生成随机数、软件智能识别等等。例如，在汽车行驶过程中，我们可以使用模糊逻辑来确定随机数生成的过程，以更好地模拟燃料消耗。
另一个常用的基于模糊的设计模式是模糊控制。模糊控制允许我们灵活地处理一些模糊或不完全的控制条件，并以此来决定输出。例如，在自动驾驶汽车中，模糊控制可以用于处理天气变化和路况变化，以调整自动驾驶系统的速度和转向。
3.模糊化重构
模糊化重构是一种模糊逻辑技术，使用它可以重构现有的代码，以更好地适应于包含模糊语义的问题。基本思想是将模糊的概念和运算转换为明确的规范，以使得原始代码更加精确和可读性更高。
例如，对于一个需要计算气体粘度的代码，我们可以使用模糊化重构来处理其中的模糊概念，如气体压力和温度。我们可以使用模糊逻辑转换这些模糊特征，使得代码更加清晰、可读性更高。
4.示例
为了更好地理解模糊化重构的应用，我们以一个简单的代码示例来说明。假设我们需要生成一段模拟音乐，其中包括不同的仪器和节奏。
在传统的设计模式中，我们可能使用类似于以下代码：
classInstrument{
public:
virtualvoidplay()=0;
virtual~Instrument(){};
};
classPiano:publicInstrument{
public:
voidplay(){/*播放钢琴声音*/}
};
classGuitar:publicInstrument{
public:
voidplay(){/*播放吉他声音*/}
};
classMusicPlayer{
public:
MusicPlayer(){/*构造函数*/}
voidplayMusic(){
/*处理乐曲的音符和节奏*/
for(size_ti=0;i<instruments.size();i++){
instruments[i]->play();
}
}
voidaddInstrument(Instrument*instrument){
instruments.push_back(instrument);
}
private:
std::vector<Instrument*>instruments;
};
在这种传统的设计模式中，代码基于精确的语言和数学原理而构建。然而，如果我们的需求更为模糊，例如需要生成具有不同情感色彩的音乐，则这种设计可能会有所不足。这时，我们可以使用模糊化重构来重构原始代码。
具体来说，我们将模糊的情感色彩参数转换为权重，并根据这些权重来动态调整乐器的音效输出。这样，我们可以使用以下代码达到我们的目标：
classEmotion{
public:
Emotion(doublesad_,doublehappy_,doubleangry_,doublecalm_)
:sad(sad_),happy(happy_),angry(angry_),calm(calm_){}
doublegetSad()const{returnsad;}
doublegetHappy()const{returnhappy;}
doublegetAngry()const{returnangry;}
doublegetCalm()const{returncalm;}
private:
doublesad,happy,angry,calm;
};
classFuzzyPiano:publi