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基于遗传优化的面向领域的软件质量评价方法研究

袁梦乔  
【摘要】:本文提出了一种面向领域的软件质量评价的方法,包括面向领域软件质量评价模型和基于遗传算法对该模型优化的比对矩阵两方面。领域软件质量评价模型是以GB/T16260为基准的软件质量评价模型。其针对目标领域质量评价的需求,添加了反映领域特色的新特性,使特定领域软件质量评价更具可操作性与针对性。对比矩阵的优化结合了遗传算法、层次分析法、模糊理论,使各特性的比对更加准确、一致。本文的工作包括三方面内容。 首先,以领域分析与GB/T16260《软件工程软件质量》为理论依据,构造了领域质量评价通用模型。一方面,抽取GB/T16260质量模型中适用于目标领域的特性、子特性及度量项;另一方面,抽象领域软件的领域特征。最终将抽取的项及特征项映射到通用模型中,生成目标领域的软件质量评价模型。 其次,以模糊层次分析法为基础,结合遗传算法,提出一种修正领域质量模型中对比矩阵的方法,解决了判断矩阵的不一致问题,使软件质量评价顺利进行。遗传算法一次的迭代步骤包括创建初始种群、计算适应度、选择复制、交叉以及变异。经过多次迭代优化,最终对比矩阵具备可接受的一致性。采用特征值法,求解得出各对比要素的权重。 最后,在运用领域质量模型与遗传优化的基础上,生成信贷领域软件质量模型,并对信贷领域若干软件系统实施评价。对信贷领域若干系统评价结果与实际相符,表明利用遗传优化的面向领域软件质量评价方法具有可行性。


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