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基于聚類的多目標遺傳算法在類職責(zé)分配中的應(yīng)用

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  在面向?qū)ο筌浖O(shè)計與實現(xiàn)過程中,類職責(zé)分配是其中最重要且復(fù)雜的步驟之一,它在很大程度上影響軟件質(zhì)量。為了實現(xiàn)類職責(zé)自動分配的目標,從軟件內(nèi)聚與耦合度量的角度出發(fā),建立了類職責(zé)分配問題多目標優(yōu)化模型。在基于快速非支配排序多目標遺傳算法基礎(chǔ)上,引入凝聚的層次聚類技術(shù),保證群體多樣性,避免陷入未成熟收斂。在實驗中,通過對類職責(zé)自動分配并與一個已有的設(shè)計優(yōu)良的軟件系統(tǒng)進行對比,驗證了此算法的正確性。另外,通過與單目標遺傳算法、SPEA2算法對比表明,本算法在解決類職責(zé)分配問題上運行效果最好。

基于聚類的多目標遺傳算法在類職責(zé)分配中的應(yīng)用

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