改进K-means与PSO结合的软件可靠性模型选择方法

本文主要探讨了在软件可靠性评估中面临的一个关键问题，即当前模型选择往往依赖于个人经验和主观判断，这导致了客观性和准确性不足。为了解决这一问题，研究人员提出了一种创新的方法——基于改进的K-means聚类和粒子群优化（PSO）的软件可靠性模型选择策略。 K-means聚类是一种经典的无监督机器学习算法，用于数据分组或簇分析。通过将软件可靠性模型视为一组数据，该方法利用多评价标准编码来表示每个模型的特性，这有助于量化不同模型之间的差异。传统的K-means算法可能受到初始聚类中心选择的影响，因此，文中提出了一种改进的版本，可能是通过某种策略来优化初始中心的选择，以提高聚类的稳定性和效率。 粒子群优化（PSO）是一种模拟鸟群或鱼群觅食行为的搜索算法，能够有效寻找全局最优解。在软件可靠性模型选择中，PSO可以用来探索多种模型组合的可能性，找到在多个评价标准下综合表现最佳的模型。通过结合K-means聚类的结果，PSO能够更有效地筛选和优化模型，从而实现更加客观和准确的选择过程。 新的规则化距离被引入作为元素间相似性度量，这是一种数学上的规范化技术，旨在消除原始距离计算中的异常值影响，使相似性度量更为公正。这使得模型之间的比较更具一致性，提高了模型选择的科学性。 整个研究过程包括了实验验证环节，通过对比改进的K-means聚类和PSO方法与其他传统模型选择方法的效果，结果显示了新方法的有效性。这不仅提升了软件可靠性模型选择的精度，还为业界提供了一种全新的模型选择路径，有望促进软件开发实践中的可靠性决策更为科学和精确。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种基于改进K-means聚类和PSO的软件可靠性模型选择方法，它通过多评价标准编码、规则化距离和协同优化，为软件开发过程中模型的选择提供了一种更为客观、准确的解决方案。这对于提高软件质量、降低维护成本以及提升整体软件可靠性具有重要意义。