代理模型帮助的SA层性能差分演化优化算法

摘要：

为了在庞大空间中搜索软件体系结构(software architecture,SA)层最优性能改进方案,当前已涌现出一些以NSGA-Ⅱ为代表的性能优化算法.然而这些算法大多未充分考虑性能改进空间的离散特性和性能评估的高计算代价特点,导致了解质量不高和优化时间过长的问题.针对这一问题,提出一种代理模型帮助的SA层性能差分演化优化算法SMDE4PO(surrogate model assisted differential evolution algorithm for performance optimization).该算法采用多种交叉和变异策略以增大搜索空间和提高收敛速度,并运用随机森林作为代理模型以大幅减少实际性能评估的次数.在4个不同规模案例上的实验结果表明:(1)在贡献度、世代距离和超体积3个指标上SMDE4PO显著优于NSGA-Ⅱ算法;(2)通过使用随机森林代理模型,在最好情况下SMDE4PO较NSGA-Ⅱ算法的运行时间可降低48%.

关键词：软件体系结构、性能优化、差分演化、代理模型

所属期刊栏目：11

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 61305079, 61370078;the Natural Science Foundation of Fujian Province under Grant No. 2015J01235;the JK Project of the Education Department of Fujian Province under Grant No. JK2015006;the Open Fund of State Key Laboratory of Software Engi-neering of Wuhan University under Grant No. SKLSE 2014-10-02

在线出版日期：2017-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：1733-1746