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J-GLOBAL ID：201702255303040655   整理番号：17A1456876

故障の多いソフトウェアモジュールを標的としたPSO-GAアプローチ【Powered by NICT】

A PSO-GA approach targeting fault-prone software modules

著者 (2件)： Moussa Rebecca (Department of Computer Science and Mathematics, Lebanese American University, Byblos, 1h401 2010, Lebanon) ,  Azar Danielle (Department of Computer Science and Mathematics, Lebanese American University, Byblos, 1h401 2010, Lebanon)
資料名： Journal of Systems and Software  (Journal of Systems and Software)
巻： 132  ページ： 41-49  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0845B  ISSN： 0164-1212  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： fault-proneソフトウェアモジュールを分類するためあるいはオブジェクト指向メトリックスを用いないアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは粒子群知能と遺伝的アルゴリズムを組み合わせたものである。八つの異なるデータセットにそれを経験的に検証した。も良く知られた分類法と比較した。結果は筆者らのアルゴリズムが他の方法に比べていくつかの利点を持つことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 群知能 ,  分類法 ,  メトリックス ,  オブジェクト指向 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 分類 ,  フォールト潜在 ,  パーティクルスワーム最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  発見的方法 ,  Metrics ,  群知能

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 故障 ,  ソフトウェア ,  モジュール ,  標的 ,  PSO ,  Ga