[发明专利]一种基于密母算法的软件模块聚类分析方法

摘要

本发明公开了一种基于密母算法的软件模块聚类分析方法，属于软件工程领域。所述发明包括构建包含预设数量个体的初始种群；选取若干个适应度数值最大个体构成样本种群；从所述样本种群中随机抽取个体，进行交叉处理和变异处理，得到变异个体，结合爬山法对变异个体中具体最大适应度数值的个体进行优化，将优化后的结果进行软件模块聚类。本发明通过在包含多个个体的种群中使用交叉算法和变异算法，并结合爬山法确定最终聚类方法，避免了现有技术中仅仅得到局部聚类效果明显、难以获取全局最优解这一情况的发生，并且采用群组的编码方式降低了搜索空间的占用，同时采用密母算法的优化方式，加快了搜索收敛速度，还提高了聚类的稳定性。

主权项

一种基于密母算法的软件模块聚类分析方法，其特征在于，所述基于密母算法的软件模块聚类分析方法，包括：步骤一，构建初始种群，所述初始种群中包含预设数量的个体；步骤二，获取所述初始种群中每个所述个体的适应度数值，根据所述适应度数值从大到小进行排序，选取前N个所述个体构成样本种群；步骤三，产生第一随机数值，如果所述第一随机数值小于第一预设阈值，则从所述样本种群中随机选取第一个体和第二个体，对所述第一个体和第二个体进行交叉处理，得到交叉个体，获取所述交叉个体的适应度数值，将所述交叉个体存入所述样本种群中得到样本交叉种群；步骤四，产生第二随机数值，如果所述第二随机数值小于第二预设阈值，则从所述样本交叉种群中随机选取待变异个体，对所述待变异个体进行变异处理，得到变异个体，获取所述变异个体的适应度数值，将所述变异个体存入所述样本交叉种群中，得到样本变异种群；步骤五，对所述样本变异种群中的个体按适应度数值由大到小进行排序，将最大所述适应度数值对应的个体存放在最优个体数组中，并对种群代数加一；步骤六，获取中间代种群，对所述中间代种群进行如所述步骤二至所述步骤五的处理，直至所述种群代数大于预设代数阈值时，对所述最优个体数组中存储的所述个体按所述适应度数值进行由大到小的排序，结合爬山法对所述最优个体数组中存储的所述个体进行优化，将优化后的与最大所述适应度数值对应的所述个体存入结果个体数组中，根据所述结果个体数组中所述个体的数据进行软件模块聚类。