HYBRYDOWY, BINARNY ALGORYTM WOA OPARTY NA TRANSMITANCJI STOŻKOWEJ DO PROGNOZOWANIA DEFEKTÓW OPROGRAMOWANIA
Zakaria A. Hamed Alnaish
zakriahamoalnaish@gmail.com1University of Mosul, College of Science, 2University of Mosul, College of Computer Science and Mathematics (Irak)
https://orcid.org/0000-0002-7597-5326
Safwan O. Hasoon
University of Mosul, College of Computer Science and Mathematics (Irak)
https://orcid.org/0000-0002-3653-3568
Abstrakt
Niezawodność jest jednym z kluczowych czynników stosowanych do oceny jakości oprogramowania. Przewidywanie defektów oprogramowania SDP (ang. Software Defect Prediction) jest jednym z najważniejszych czynników wpływających na pomiar niezawodności oprogramowania. Dodatkowo, wysoka wymiarowość cech ma bezpośredni wpływ na dokładność modeli SDP. Celem artykułu jest zaproponowanie hybrydowego algorytmu optymalizacji BWOA (ang. Binary Whale Optimization Algorithm) w oparciu o transmitancję stożkową do rozwiązywania problemów selekcji cech i redukcji wymiarów za pomocą klasyfikatora KNN jako nowej metody przewidywania defektów oprogramowania. W artykule, wartości wektora rzeczywistego, reprezentującego indywidualne kodowanie zostały przekonwertowane na wektor binarny przy użyciu czterech typów funkcji transferu w kształcie stożka w celu zwiększenia wydajności BWOA i zmniejszenia wymiaru przestrzeni poszukiwań. Wydajność sugerowanej metody (T-BWOA-KNN) oceniano przy użyciu jedenastu standardowych zestawów danych do przewidywania defektów oprogramowania z repozytoriów PROMISE i NASA w zależności od klasyfikatora KNN. Do oceny skuteczności sugerowanej metody wykorzystano siedem wskaźników ewaluacyjnych. Wyniki eksperymentów wykazały, że działanie rozwiązania T-BWOA-KNN pozwoliło uzyskać obiecujące wyniki w porównaniu z innymi metodami, w tym dziesięcioma metodami na podstawie literatury, czterema typami T-BWOA z klasyfikatorem KNN. Dodatkowo, otrzymane wyniki zostały porównane i przeanalizowane innymi metodami z literatury pod kątem średniej liczby wybranych cech (SF) i współczynnika dokładności (ACC), z wykorzystaniem testu W. Kendalla. W pracy, zaproponowano nową hybrydową metodę przewidywania defektów oprogramowania, nazwaną T-BWOA-KNN, która dotyczy problemu wyboru cech. Wyniki eksperymentów wykazały, że w przypadku większości zbiorów danych T-BWOA-KNN uzyskała obiecującą wydajność w porównaniu z innymi metodami.
Słowa kluczowe:
wybór cech, algorytm optymalizacji binarnej, transmitancja stożkowa, przewidywanie defektów oprogramowaniaBibliografia
Adamu A. et al.: An hybrid particle swarm optimization with crow search algorithm for feature selection. Machine Learning with Applications 6, 2021, 100108.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100108
Google Scholar
Al Qasem O., Akour M.: Software fault prediction using deep learning algorithms. International Journal of Open Source Software and Processes (IJOSSP) 10(4), 2019, 1–19.
DOI: https://doi.org/10.4018/IJOSSP.2019100101
Google Scholar
Balogun A. O. et al.: Performance analysis of feature selection methods in software defect prediction: a search method approach. Applied Sciences 9(13), 2019, 2764.
DOI: https://doi.org/10.3390/app9132764
Google Scholar
Balogun A. O. et al.: Rank aggregation-based multi-filter feature selection method for software defect prediction. Advances in Cyber Security: Second International Conference – ACeS 2020, 2021.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-33-6835-4_25
Google Scholar
Balogun A. O. et al.: Software defect prediction using wrapper feature selection based on dynamic re-ranking strategy. Symmetry 13(11), 2021, 2166.
DOI: https://doi.org/10.3390/sym13112166
Google Scholar
Balogun A. O. et al.: An adaptive rank aggregation-based ensemble multi-filter feature selection method in software defect prediction. Entropy 23(10), 2021, 1274.
DOI: https://doi.org/10.3390/e23101274
Google Scholar
De Souza R. C. T. et al.: A V-shaped binary crow search algorithm for feature selection. IEEE Congress on Evolutionary Computation – CEC, 2018.
DOI: https://doi.org/10.1109/CEC.2018.8477975
Google Scholar
Fan G. et al.: Software defect prediction via attention-based recurrent neural network. Scientific Programming 2019, 6230953.
DOI: https://doi.org/10.1155/2019/6230953
Google Scholar
Gad A. G. et al.: An improved binary sparrow search algorithm for feature selection in data classification. Neural Computing and Applications 34(18), 2022, 15705–15752.
DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-022-07203-7
Google Scholar
Hamed A. et al.: Algamal, Improving binary crow search algorithm for feature selection. Journal of Intelligent Systems 32(1), 2023, 20220228.
DOI: https://doi.org/10.1515/jisys-2022-0228
Google Scholar
Hassouneh Y. et al.: Boosted whale optimization algorithm with natural selection operators for software fault prediction. IEEE Access 9, 2021, 14239–14258.
DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3052149
Google Scholar
He Y. et al.: Novel binary differential evolution algorithm based on Taper-shaped transfer functions for binary optimization problems. Swarm and Evolutionary Computation 69, 2022, 101022.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2021.101022
Google Scholar
Hossin M., Sulaiman M. N.: A review on evaluation metrics for data classify-cation evaluations. International journal of data mining & knowledge management process 5(2), 2015.
DOI: https://doi.org/10.5121/ijdkp.2015.5201
Google Scholar
Hussien A. G. et al.: Binary whale optimization algorithm for dimensionality reduction. Mathematics 8(10), 2020, 1821.
DOI: https://doi.org/10.3390/math8101821
Google Scholar
Hussien A. G. et al.: S-shaped binary whale optimization algorithm for feature selection. Recent Trends in Signal and Image Processing: ISSIP 2017.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-10-8863-6_9
Google Scholar
Iqbal A., Aftab S.: A Classification Framework for Software Defect Prediction Using Multi-filter Feature Selection Technique and MLP. International Journal of Modern Education & Computer Science 12(1), 2020.
DOI: https://doi.org/10.5815/ijmecs.2020.01.03
Google Scholar
Jureczko M., Madeyski L.: Towards identifying software project clusters with regard to defect prediction. Proceedings of the 6th international conference on predictive models in software engineering. 2010.
DOI: https://doi.org/10.1145/1868328.1868342
Google Scholar
Landis J. R., Koch G. G.: The measurement of observer agreement for categorical data biometrics 1977, 159–174.
DOI: https://doi.org/10.2307/2529310
Google Scholar
Legendre P.: Species associations: the Kendall coefficient of concordance revisited. Journal of agricultural, biological, and environmental statistics 10, 2005, 226–245.
DOI: https://doi.org/10.1198/108571105X46642
Google Scholar
Mirjalili S., Lewis A.: The whale optimization algorithm. Advances in engineering software 95, 2016, 51–67.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2016.01.008
Google Scholar
Rathore S. S., Kumar S.: A decision tree logic based recommendation system to select software fault prediction techniques. Computing 99, 2017, 255–285.
DOI: https://doi.org/10.1007/s00607-016-0489-6
Google Scholar
Shepperd M. et al.: Data quality: Some comments on the nasa software defect datasets. IEEE Transactions on software engineering 39(9), 2013, 1208–1215.
DOI: https://doi.org/10.1109/TSE.2013.11
Google Scholar
Shepperd M. et al.: Nasa mdp software defects data sets. Figshare Collection, 2018.
Google Scholar
Tohka J., Van Gils M.: Evaluation of machine learning algorithms for health and wellness applications: A tutorial. Computers in Biology and Medicine 132, 2021, 104324.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104324
Google Scholar
Tumar I. et al.: Enhanced binary moth flame optimization as a feature selection algorithm to predict software fault prediction. IEEE Access 8, 2020, 8041–8055.
DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2964321
Google Scholar
Turabieh H., Mafarja M., Li X.: Iterated feature selection algorithms with layered recurrent neural network for software fault prediction. Expert systems with applications 122, 2019, 27–42.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.12.033
Google Scholar
Witten I. H., Frank E., Hall M. A.: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers Inc. 2011.
Google Scholar
Xu Z. et al.: Software defect prediction based on kernel PCA and weighted extreme learning machine. Information and Software Technology 106, 2019, 182–200.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2018.10.004
Google Scholar
Zhou T. et al.: Improving defect prediction with deep forest. Information and Software Technology 114, 2019, 204–216.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2019.07.003
Google Scholar
Zhu K. et al.: Software defect prediction based on enhanced metaheuristic feature selection optimization and a hybrid deep neural network. Journal of Systems and Software 180, 2021, 111026.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jss.2021.111026
Google Scholar
Autorzy
Zakaria A. Hamed Alnaishzakriahamoalnaish@gmail.com
1University of Mosul, College of Science, 2University of Mosul, College of Computer Science and Mathematics Irak
https://orcid.org/0000-0002-7597-5326
Autorzy
Safwan O. HasoonUniversity of Mosul, College of Computer Science and Mathematics Irak
https://orcid.org/0000-0002-3653-3568
Statystyki
Abstract views: 102PDF downloads: 94
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.