Abstract-Konfigurerbara mjukvarusystem gör det möjligt för intressenter att härleda programvarianter genom att välja funktioner. Att förstå sambandet mellan funktionsval och prestanda är viktigt för att intressenterna ska kunna härleda en programvariant som uppfyller deras krav. En stor utmaning i praktiken är att exakt förutsäga prestanda baserat på ett litet urval av uppmätta varianter, särskilt när funktioner interagerar. Vi föreslår en variabilitetsmedveten strategi för prestandaprognoser via statistisk inlärning. Metoden fungerar gradvis med slumpmässiga prover, utan ytterligare ansträngningar för att upptäcka funktionsinteraktioner. Empiriska resultat från sex fallstudier i verkligheten visar i genomsnitt 94 % exakthet i prognoserna baserat på små stickprov. Dessutom undersöker vi varför tillvägagångssättet fungerar genom en jämförande analys av prestandafördelningar. Slutligen jämför vi vår strategi med en befintlig teknik och vägleder användarna att välja den ena eller den andra i praktiken.
Gou och Al. föreslå en svart-box metod REF baserad på statistisk inlärning för att förutsäga prestanda av programkonfigurationer.
Variability-aware performance prediction: A statistical learning approach
{'venue': '2013 28th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)', 'journal': '2013 28th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}