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基于遗传-蚁群算法的IFPUG的复杂度权值修正 被引量:1

Complexity Weight Correction Based on Genetic-ant colony Algorithm of IFPUG
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摘要 论文针对FPA方法在软件项目估算过程中存在的主观性和局限性的问题,提出了一种基于遗传-蚁群算法的复杂度权值修正方法,该算法不仅继承了遗传算法搜索效率高、鲁棒性强的特点,同时也吸纳了蚁群算法正反馈性和并行性的优点,论文将两种算法结合使用,不仅估算精度高,而且运行速度快,通过仿真验证了论文算法的有效性。 The paper aims at the problem of subjectivities and limitations of FPA in software project estimation,proposes a complex weight correction algorithm based on genetic-ant colony algorithm. The algorithm not only inherits the characteristic of high searching efficiency and strong robustness,but also admits the advantages of positive feedback and parallelism. The paper combines the two algorithms. the algorithm has high estimation accuracy and runs fast. The effectiveness of the algorithm is proved through simulation.
机构地区 空军预警学院
出处 《舰船电子工程》 2017年第11期44-47,62,共5页 Ship Electronic Engineering
关键词 功能点分析 遗传算法 蚁群算法 function point analysis(FPA) genetic algorithm ant colony algorithm
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