巨型软件配置空间下的机器学习算法研究：基于Linux内核的应用

巨型软件配置空间下的机器学习算法：以Linux内核为例 本论文的主要贡献是将机器学习算法应用于巨型软件配置空间，特别是Linux内核的配置空间中。Linux内核具有15,000个选项，远远超过了文献中所有软件产品线案例研究的规模。通过评估几种最先进的算法在预测Linux内核二进制大小方面的准确性，我们发现基于树的算法和神经网络能够提供一个相当准确的模型，并在时间和内存方面具有合理的资源消耗。 第一部分：机器学习算法在巨型软件配置空间中的应用 在过去的十年里，研究人员已经开始使用机器学习技术来预测软件的不同属性，例如任务的执行速度。然而，很大一部分软件产品线（SPL）有数百甚至数千个选项，使得机器学习解决方案的应用变得非常困难。本论文的第一个贡献是将机器学习算法应用于Linux内核的配置空间中，Linux内核具有15,000个选项，完全超过了文献中所有软件产品线案例研究的规模。 第二部分：功能排名列表 本论文的第二个贡献是功能排名列表，这是一个选项列表，根据它们对软件目标属性的影响的重要性进行排名。我们使用改进的基于决策树的功能选择生成算法来生成该列表。该列表是人类可读的，可以帮助开发者更好地理解软件的配置空间，并且可以帮助他们更好地选择合适的配置选项。 第三部分：机器学习算法的选择 在本论文中，我们评估了几种最先进的机器学习算法在预测Linux内核二进制大小方面的准确性。我们发现基于树的算法和神经网络能够提供一个相当准确的模型，并在时间和内存方面具有合理的资源消耗。这些算法可以应用于其他巨型软件配置空间中，帮助开发者更好地理解和优化软件的配置空间。 第四部分：结论 本论文的贡献是将机器学习算法应用于巨型软件配置空间，特别是Linux内核的配置空间中。我们发现基于树的算法和神经网络能够提供一个相当准确的模型，并在时间和内存方面具有合理的资源消耗。我们的研究结果可以帮助开发者更好地理解和优化软件的配置空间，并且可以应用于其他巨型软件配置空间中。