A Nonlinear Weight-Optimized Maintainability Index of Software Metrics by Grey Wolf Optimization

可维护性 粒子群优化 公制(单位) 软件 可靠性工程 计算机科学 蚁群优化算法 可靠性(半导体) 群体行为 软件系统 数学优化 算法 工程类 数学 人工智能 操作系统 物理 功率(物理) 量子力学 运营管理
作者
Gokul Yenduri,N. Veeranjaneyulu
出处
期刊:International Journal of Swarm Intelligence Research [IGI Global]
卷期号:12 (2): 1-21 被引量:5
标识
DOI:10.4018/ijsir.2021040101
摘要

Maintainability index (MI) is a software metric that offers measurements of the maintainability before release of the software by facilitating several substantial features of the system. In general, there is a common formula for determining the MI for all the software metrics to ensure the system's reliability. As it does not provide appropriate results regarding the reliability of the system, it is essential to focus on the next level of MI of software. Hence, this paper intends to allot an optimal weight and a constant to each software metric, which is optimized by grey wolf optimization (GWO). As a result, it can provide a new variant of MI by proposed enhanced model-GWO (EM-GWO). This optimized MI can ensure the efficiency of the respective software in such a way that it can provide an enhanced score from the system. Further, the proposed method is compared with conventional models such as enhanced model-generic algorithm (EM-GA), EM-particle swarm optimization (PSO), EM-ant bee colony (ABC), EM-differential evolution (DE), and EM-fire fly (FF), and the results are obtained.
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