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

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240344

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。