用改进的遗传算法实现架构恢复

• 作者: 李青山 陈平
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 架构恢复 聚类算法 遗传算法 面向对象逆向工程
• 年，卷（期）: 2003,（7）
• 所属期刊栏目: 系统软件与软件工程
• 页码范围: 1221-1228
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 7506字
• 语种: 中文

摘要

高层架构恢复对软件维护和软件进化至关重要.把实现架构恢复的聚类问题看作优化问题,通过对常规遗传算法中初始群体产生策略、选择操作方法、交叉概率和变异概率的自适应性等重要参数和关键环节的改进,设计并实现了混合遗传聚类算法(hybrid genetic clustering algorithm,简称HGCA).同时也对该算法的有效性和综合性能进行了实验分析,结果表明,该算法对初始群体的产生有较好的约束作用.与传统遗传算法相比,它的群体性能和收敛性能都较优,且收敛精度高.同时,基于MoJo度量模型的相似性度量值充分说明了HGCA算法对架构恢复的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈平	西安电子科技大学软件工程研究所	149	1211	17.0	28.0
2	李青山	西安电子科技大学软件工程研究所	39	244	9.0	14.0