I detta dokument föreslår vi en Hybrid Ant Colony Optimization Algoritm (HACO) för Next Release Problem (NRP). NRP, ett NP-svårt problem inom kravteknik, är att balansera kundförfrågningar, resursbegränsningar och kravberoenden genom kravval. Inspirerad av framgångarna med Ant Colony Optimization Algoritmer (ACO) för att lösa NP-hårda problem, designar vi vår HACO för att ungefär lösa NRP. I likhet med traditionella ACO-algoritmer används flera konstgjorda myror för att konstruera nya lösningar. Under lösningskonstruktionsfasen kommer både feromonspår och områdesinformation att tas för att avgöra val av varje myra. Dessutom ingår en lokal sökning (först påträffade bergsklättring) i HACO för att förbättra lösningens kvalitet. Omfattande breda experiment på typiska NRP-testinstanser visar att HACO överträffar de befintliga algoritmerna (GRASP och simulerad glödgning) både i fråga om lösningskvalitet och körtid.
REF införliva i ACO en lokal sökning för att förbättra kvaliteten på den lösning som hittats.
A Hybrid ACO algorithm for the Next Release Problem
{'venue': 'The 2nd International Conference on Software Engineering and Data Mining', 'journal': 'The 2nd International Conference on Software Engineering and Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}