Abstract-Software fel förutsägelse har varit ett viktigt forskningsämne inom programvaruteknik, särskilt för att lösa ineffektivitet och ineffektivitet av befintliga industriella metoder för testning och granskning av programvara. Predikteringen av fel i programvaran minskar avsevärt eftersom datamängden innehåller bullriga attribut och klassobalans. Feature val används i allmänhet i maskininlärning när inlärningsuppgiften innebär högdimensionella och bullriga attribut datauppsättningar. De flesta funktionsvalsalgoritmer, använd lokal sökning under hela processen, vilket innebär att det är mycket svårt att uppnå nära optimala lösningar. Metaheuristisk optimering kan hitta en lösning i hela sökområdet och använda en global sökförmåga, avsevärt öka förmågan att hitta högkvalitativa lösningar inom en rimlig tidsperiod. I denna forskning föreslår vi en kombination av metaheuristiska optimeringsmetoder och paketeringsteknik för att förbättra prestandan hos förutsägelsen om programvarudefekter. Metaherustiska optimeringsmetoder (genetisk algoritm och partikelsvärmoptimering) används för att hantera funktionsvalet, och klotteknik används för att hantera problemet med klassobalans. Resultaten har visat att de föreslagna metoderna gör en imponerande förbättring av förutsägelsens prestanda för de flesta klassificeringsföretagen. Baserat på jämförelseresultatet drar vi slutsatsen att det inte finns någon signifikant skillnad mellan partikelsvärmoptimering och genetisk algoritm när den används som funktionsval för de flesta klassificeringar i förutsägelser om programvarudefekter.
Bland de få studierna var Wahono et al. I REF föreslogs en kombination av genetiska algoritmer med baging (bootstrap-aggregation) för att förbättra prestandan hos förutsägelsen om programvarudefekter.
Metaheuristic Optimization based Feature Selection for Software Defect Prediction
{'venue': 'JSW', 'journal': 'JSW', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}