عناصر مشابهة
استعمال خوارزمية تلقيح الزهرة الاعتيادية والمهجنة في تخمين معلمات نماذج نمو وثوقية البرمجيات
| العنوان بلغة أخرى: | The Use of Original and Hybrid Flower Pollination Algorithm in Estimating the Parameters of Software Reliability Growth Models |
|---|---|
| المصدر: | مجلة التربية والعلم |
| الناشر: |
جامعة الموصل - كلية التربية
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| المجلد/العدد: | مج28, ع2 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | العراق |
| التاريخ الميلادي: | 2019 |
| الصفحات: | 196 - 218 |
| DOI: | 10.33899/edusj.2019.161189 |
| ISSN: | 1812-125X |
| رقم MD: | 1201632 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | Arabic |
| قواعد المعلومات: | EduSearch |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: | In order to assess software reliability, many software reliability growth models (SRGMs) have been used for estimation of reliability growth. In this work, the parameters of (SRGMs) were estimated by using Flower Pollination Algorithm (FPA). Then, the (FPA) was hybrid with Real Coded Genetic Algorithm (RGA) to obtain Hybrid FPA (HFPA). The results that obtained from (FPA) are compared to the results of five algorithms: Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC), the Dichotomous Artificial Bee Colony (DABC), Classic Genetic Algorithm (CGA) and the Modified Genetic Algorithm (MGA). The results showed that (FPA) outperformed the rest of the algorithms in parameters estimating accuracy and performance using identical datasets. Sometimes, the (DABC) showed better performance than (FPA). Other comparisons were made between (FPA) and (HFPA) and the results show that the hybrid algorithm outperformed the original one. من أجل تقييم وثوقيه البرمجيات، تم استعمال العديد من نماذج نمو وثوقية البرمجيات Software Reliability Growth Models (SRGMs)) لتخمين نمو الوثوقية. في هذا العمل، تم تخمين معلمات الـ (SRGMs) باستعمال خوارزمية تلقيح الزهرة (Flower Pollination Algorithm (FPA)). ثم تم تهجين الـ (FPA) مع الخوارزمية الجينية (Real) Coded Genetic Algorithm (RGA)) للحصول على خوارزمية الزهرة المهجنة (Hybrid FPA (HFPA)). تمت مقارنة النتائج التي تم الحصول عليها من خوارزمية (FPA) مع نتائج خمس خوارزميات وهي: خوارزمية سرب الطيور (Particle Swarm Optimization (PSO))، خوارزمية مستعمرة النحل (Artificial Bee Colony (ABC)) والخوارزمية المطورة منها (Dichotomous ABC (DABC))، الخوارزمية الجينية الكلاسيكية ((Classic Genetic Algorithm (CGA) والخوارزمية المحدثة منها (Modified Genetic Algorithm (MGA)). أظهرت النتائج تفوق خوارزمية (FPA) على باقي الخوارزميات في تخمين المعلمات من إذ الدقة والأداء وباستعمال بيانات متطابقة. في بعض الأحيان، أظهرت خوارزمية الـ (DABC) أداء أفضل من (FPA). وبالتالي تم إجراء مقارنات أخرى بين (FPA) و(HFPA) وأظهرت النتائج تفوق الخوارزمية المهجنة على الخوارزمية الأصلية من إذ الدقة وسرعة الأداء. |
|---|
