مشاهده مشخصات مقاله
تأثیر انتخاب ذره راهنما روی قاعده‌های طبقه‌بندی برای پیش‌بینی خطاهای نرم‌افزار در الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات چندهدفه
|
Authors |
-
یوسف عبـدی
-
سعید پارسـا
-
محمود لک
|
|
Conference |
نوزدهمین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
Abstract |
انتخاب ذره بهینه سراسری از جبهه پارتو به عنوان راهنما در الگوریتم MOPSO، یک مرحله اساسی در این الگوریتم بوده و روی همگرایی و گوناگونی جواب‌ها نقش به سزایی دارد؛ طوریکه یک زمینه تحقیقاتی را در حوزه مربوط به این الگوریتم گشوده است. این امر در حل مسائل بهینه‌سازی پیوسته توسط این الگوریتم به طور گسترده مورد بررسی قرارگرفته است و هر یک سعی در ارائه روشی بوده‌اند که تا حد ممکن توزیع جواب‌ها در جبهه پارتو یکنواخت گردد. اما تأثیر آن روی مسائل بهینه‌سازی گسسته، به ویژه طبقه‌بندی داده‌ها که توسط MOSPO حل شده است، مورد بررسی قرارنگرفته است. طبقه‌بندی داده‌ها توسط MOPSO با استفاده از قاعده‌های طبقه‌بندی استنتاج شده بوسیله این الگوریتم صورت می‌گیرد و مدل پیش‌بینی توسط قاعده‌های استنتاج شده حاصل می‌گردد. در طبقه‌بندی داده‌ها توسط MOPSO علاوه بر گوناگونی و همگرایی جواب‌ها، می‌بایست عملکرد مدل طبقه‌بندی ایجاد شده نیز مورد توجه قرارگیرد. در این مقاله با پیاده‌سازی MOPSO برای استنتاج قاعده‌های طبقه‌بندی از مجموعه داده‌های خطای ناسا برای پیش‌بینی پیمانه‌های مستعد خطای نرم‌افزار و استفـاده از سه روش انتخاب راهنمـا، تأثیر آن‌ها روی کیفیت قاعده‌های استنتاجی مورد بررسی قرارداده شد و این نتیجه حاصل گردید که انتخاب راهنما روی نرخ FP قاعده‌های طبقه‌بندی، تأثیر عمده‌ای دارد. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : 100,000 Rial
-
برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
-
برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}