基于改进鲸鱼算法优化SVM的软件缺陷检测方法

摘要：

为解决传统支持向量机在软件缺陷检测中存在分类精度低、参数选择困难等问题,文章提出一种基于改进鲸鱼算法优化SVM的软件缺陷检测方法LFWOA-SVM.首先针对鲸鱼算法在求解过程中存在收敛速度慢、寻优效率低和局部最优解问题,基于Levy飞行策略优化鲸鱼觅食阶段,最大限度地实现搜索代理多样化,并利用混合变异扰动算子提高WOA的全局寻优能力;然后采用改进的鲸鱼算法LFWOA对SVM的惩罚因子和核函数参数进行优化,在获得最优参数的同时可有效检测软件缺陷.仿真实验表明,在6个基准测试函数中,LFWOA展现出更高的寻优速度和全局搜索能力;在8个公开软件缺陷数据集上进行测试显示,LFWOA-SVM方法能够有效提高分类性能和预测精度.

关键词：软件缺陷检测、Levy飞行、鲸鱼优化算法、变异扰动、支持向量机

所属期刊栏目：24

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2022YFB3105105

在线出版日期：2024-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1152-1162