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J-GLOBAL ID：201902291389535195   整理番号：19A1190732

クラウドマイグレーションにおけるコンポーネント発見の方法【JST・京大機械翻訳】

A Method of Component Discovery in Cloud Migration

著者 (4件)： Zhou Jian-tao (College of Computer Science, Inner Mongolia University, Hohhot, China) ,  Wu Ting (College of Computer Science, Inner Mongolia University, Hohhot, China) ,  Chen Yan (College of Computer Science, Inner Mongolia University, Hohhot, China) ,  Zhao Jun-feng (College of Computer Science, Inner Mongolia University, Hohhot, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11242  ページ： 91-102  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 雲移動は雲に関するソフトウェア開発の重要な手段である。レガシーシステムの再利用可能な構成要素の同定は,クラウド移動の品質を直接決定する。既存のクラスタリングアルゴリズムは,クラス間の関係型の因子を考慮しない。それはクラスタリング結果の精度に影響を及ぼす。本論文では,クラス間の関係型情報をソフトウェアクラスタリングに導入した。多目的遺伝的アルゴリズムを用いて,相関型(R-MDG)を有するモジュール依存性グラフをクラスタ化した。実験結果は,上記の方法が再利用可能な成分の品質を効果的に改善できることを示した。Copyright 2018 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  ソフトウェア開発 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *ソフトウェア ,  クラスタ化 ,  多目的遺伝的アルゴリズム ,  クラスタリングアルゴリズム ,  レガシーシステム ,  進化的計算 ,  改変

著者キーワード (4件)： 再利用可能部品 ,  ソフトウェアクラスタリング ,  関係型 ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (2件)： コンポーネント ,  発見