用改进的遗传算法实现架构恢复

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高层架构恢复对软件维护和软件进化至关重要.把实现架构恢复的聚类问题看作优化问题,通过对常规遗传算法中初始群体产生策略、选择操作方法、交叉概率和变异概率的自适应性等重要参数和关键环节的改进,设计并实现了混合遗传聚类算法(hybrid genetic clustering algorithm,简称HGCA).同时也对该算法的有效性和综合性能进行了实验分析,结果表明,该算法对初始群体的产生有较好的约束作用.与传统遗传算法相比,它的群体性能和收敛性能都较优,且收敛精度高.同时,基于MoJo度量模型的相似性度量值充
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