用改进的遗传算法实现架构恢复

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.

关键词：架构恢复、聚类算法、遗传算法、面向对象逆向工程

所属期刊栏目：14

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国防预研基金

在线出版日期：2003-09-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1221-1228