基于自适应进化算法的软件产品线抽样方法

欧阳丹彤, 袁哲, 张立明

吉林大学学报(工学版) ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (09) : 3007 -3019.

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吉林大学学报(工学版) ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (09) : 3007 -3019. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240344

基于自适应进化算法的软件产品线抽样方法

    欧阳丹彤, 袁哲, 张立明
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摘要

为了进一步提高样本集的多样性,提出了DDHNSbS算法,其中多样化变异策略(DMS)不仅能保留初始种群的多样性,还能优化传统遗传算子的效果。同时,为弥补新颖性搜索的局限性,提出了多样性检测(DD)以一定概率对特征的赋值进行检验并翻转。此外,利用Halton数列实现概率感知多样化(Halton-PaD),提高初始配置的均匀性。实验在39个公共软件产品线(SPL)上进行,结果表明,与当前性能最优的多样化抽样方法 PaD-NSbS算法相比,DDHNSbS在42.1%的小型SPL上求解性能显著更优,在其他SPL上性能相当。

关键词

软件产品线 / 多样化抽样 / 新颖性搜索 / 概率感知多样化 / 进化算法

Key words

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基于自适应进化算法的软件产品线抽样方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2025, 55(09): 3007-3019 DOI:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240344

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