基因表达式编程的改进及其在软件可靠性建模中的应用研究

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3、外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人或其他人在其它单位已申请学位或为其一它用途使用过的成果。与我同工作的同志对本研究所做的所有贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了致谢。一论申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。文作者签名：日期：口＾关于学位论文使用授权的说明本人完全了解西安建筑科技大学有关保留、使用学位论文的规定，目Ｐ：学校有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；学校可Ｗ公击学位论文的全部或部分内容，可Ｗ采用影印、缩印或

4、者其它复制手段保存学位论文。（保密的论文在论文解密后应遵守此规定）＊论文作者签名：＾於泌指导教师签名：互日期；亦／庐０１＾＾＾位本人授权中国学术期刊（光盘版）杂志社、中国科学技术信息研究所等单位将本学论文收录到有关＂学位论文数据库＂之中，并通过网络向社会公众提供信息服务。一因某种特殊原因需要延迟发布学位论文电子版，同意在□年／□两年／ＰＨ年Ｗ后，在网络上全文发布。（此声明处不勾选的，默认为即时公开）＾论文作者签名：：巧指导教师签名：曰期：、。０＾＾＾於＾‘々西安建筑科技大学硕士论文基因表达式编程

5、的改进及其在软件可靠性建模中的应用研究专业：软件工程硕士生：张婧菁指导教师：王超学教授摘要随着软件在社会各行各业的普及，软件质量引起了越来越多关注。软件可靠性是软件质量的一个重要评价指标，对软件可靠性模型进行研究可以对软件开发过程进行指导，从而预测软件未来的可靠性。目前提出的软件可靠性模型已经有上百种，但是这些模型的应用领域比较局限，通用性差。基因表达式编程(GEP)是一种新型的机器学习技术，它有着跟传统进化算法不一样的结构，克服了遗传算法难以解决复杂问题和遗传编程效率低下的缺点，具有更为优秀的数据挖掘能力，适用于高度非线性系统的处理，目前已成为

6、智能计算领域的研究热点。本文介绍了GEP的机理，并针对标准GEP的不足，提出了一种基于混合策略的改进基因表达式编程算法(HSI-GEP)。HSI-GEP首先采用镜像和重启机制对种群中的较差个体进行替换，提高种群的质量和多样性；其次，在原有锦标赛选择之前引入克隆选择，提高算法对优质解的开采能力。最后为了验证HSI-GEP的有效性和先进性，与权威文献中改进的GEP关于函数发现问题进行了大量的对比实验，结果表明HSI-GEP算法的收敛速度快，求解质量高。以三组经典的软件失效序列作为实验样本，本文分别采用标准GEP和HSI-GEP算法对软件的失效序列进行

7、挖掘，建立相应的可靠性模型。通过实验发现，这两种模型能够在不需要任何先验知识的条件下挖掘出失效序列之间的函数关系式，并能在一定程度上改善现有模型通用性差和预测精度低的问题，在软件可靠性建模研究方面具有重要的现实意义。同时，与传统的软件可靠性模型相比，基于HSI-GEP算法的软件可靠性模型拟合度更好，预测精度更高。最后采用Java和Matlab混合编程技术，开发出一个软件可靠性建模原型系统，西安建筑科技大学硕士论文对本文算法研究带来了便利，具有良好的使用效果和用户体验。关键字：基因表达式编程；镜像替换；重启机制；混合选择；软件可靠性建模原型系统论文

8、类型：应用研究II西安建筑科技大学硕士论文TheImprovementofGeneExpressionProgrammingandIts