حل مشكلة الإصدار التالي باستعمال خوارزمية ماي فلاي متعددة الأهداف

الباحث

ديمة يحيى قاسم يحيى

المشرف

نجلاء أكرم يونس الساعاتي

الجامعة

جامعة الموصل

الكلية / القسم

كلية علوم الحاسوب والرياضيات / البرمجيات

الشهادة

ماجستير

السنة

2023

لغة الرسالة

عربي

الكلمات المفتاحية

مشكلة الإصدار التالي ; خوارزمية ماي فلاي ; الأمثلية متعددة الأهداف ; هندسة المتطلبات

لقد أدى التزايد في استعمال البرامج بمختلف تطبيقاتها في جميع مجالات حياتنا فضلاً عن عملية التطوير المستمرة عليها الى زيادة تركيز الاهتمامات البحثية والدراسات العلمية على مسألة الاصدار التالي Next Release Problem (NRP) تصنف مسألة الاصدار التالي على أنها مسألة صعبة من نوع (nondeterministic polynomial time _ hard) (NP_hard) ومتعددة الحدودء إذ تُعد عملية إختيار المتطلبات الأمثل لارضاء الزيائن للاصدارات التالية عملية غاية في الاهمية والمتطلبات التي يتم تناولها معقدة جدا بسبب الترابط والقيود الأخرى. لذلك سيتم تسليط الاهتمام في هذا العمل على حل مسألة الاصدار التالي باستعمال ذكاء السرب ،(Swarm Intelligence) إذ سيتم استعمال تعريف مسالة الاصدار التالي (NRP) على Lal مسألة امثلية متعددة الأهداف ذات هدفين متعارضين وهما إرضاء العملاء وتكلفة التطوير. حيث تم توضيف خوارزمية ذبابة ماي متعددة الاهغداف (Multi-objective Mayfly Algorithm) لحل هذه المسألة والتي تعتمد في اسلوب بحثها عن الحل على سلوك ذباب ماي في الطبيعة. تم في هذا العمل استعمال مجموعتين من البيانات تتألف المجموعة الاولى من )100( متطلب (Requirements) لخمس زيائن (Customers) وأخذ اختلاف أفمية هؤلاء الزيائن للشركة بعين الاعتبارء وكذلك التفاعلات بين هذه المتطلبات .(Requirements Interaction) تم تطبيق هذه الخوارزمية بحد ميزانية يساوي (726,519) وقد ادت الى نتائج ايجابية، تتألف المجموعة الثانية من (20) متطلب (Requirements) لخمس زيائن (Customers) وأخذ اختلاف أهمية هؤلاء الزيائن للشركة بعين الاعتبارء وكذلك التفاعلات بين هذه المتطلبات .(Requirements Interaction) تم تطبيق هذه الخوارزمية بحد ميزانية يساوي (65) وقد ادت الى نتائج ايجابية، إذ تفوقت على الخوارزميات التي قوردنت kes من حيث نسبة ارضاء (Best Satisfaction) oily) مع البقاء ضمن أدنى حد للميزانية. وقد استعملت مقاييس الاداء للأهداف المتعددة وهي مقياس الانتشار (Hyper (HV)) ©0انااهل/اومقياس الازاحة ((5) (Spacing ومقياس متوسط المسافة Euclidean) _whie; (distance التغطية (Spread indicator) وكانت أفضل النتائج للمقايسس للمجموعة الاولى )100( متطلب ضمن حدود أعلى ميزانية % 70 كالتالي (Euclidean distance=0.007535) 5 (Hyper Volume(HV)=94.8485) و (Spacing )0.370212 -(8)و (Spread=0.999664) مع تطبيق التفاعلات و ضمن حددد الميزانية. اما المجموعة الثانية (20 متطلب) كانت أفضل النتائج للمقايسس وض من حدود الميزانية 70% AMS (Euclidean distance=0.029334) 5 (Hyper Volume(HV)= 85.5753) و (Spacing (S)= )0.824909 و (Spread=0.999878) مع تطبيق التفاعلات. وتم استخدام (Matlab R2020a) في بناء خوارزمية التحقق Jay مشكلة الإصدار التالي متعدد الأهداف, و لتنفيذ مقاييس الأداء للأهداف المتعددة.

First of all, in this research, we solve the problem of the next release ((NRP) (Next Release Problem)), which is classified as a multi-objective difficult problem (( NP_ hard) nondeterministic polynomial time _ hard) using swarm intelligence, since the programs are spread in all areas of our life and process The development on it is constantly ongoing and the selection of the optimal requirements to satisfy customers for the following versions is a very important process, as the requirements that have been dealt with are complicated due to interdependence and other limitations. Therefore, we will highlight it in our research to solve it, as the problem of the next release (NRP) is defined as a multi-objective improvement problem with two conflicting goals, which are customer satisfaction and development cost, and since it is a multi-objective problem, we chose swarm intelligence to solve it, where we solved This problem using the Multi_objective Mayfly Algorithm is derived from the behavior of the swarms of the Mayfly in nature. In this research, we have used a dataset consisting of (100) requirements for five customers (Customers), and we have taken into account the difference in the importance of these customers for the company, as well as the interactions between these requirements (Requirements Interaction). The budget (Budget) is equal to (726), and it has led to positive results, and it has surpassed the algorithms that were compared to it in terms of the percentage of customer satisfaction, as it took the best value for customer satisfaction (Best Satisfaction) and staying within the minimum budget, the second group ( dataset2 ) consists of (20) requirements for five customers, and the difference in the importance of these customers to the company was taken into account, as well as the interactions between these requirements (Requirements Interaction). This algorithm was applied with a budget limit of (65) and it led to positive results, as it outperformed the algorithms with which it was compared in terms of customer satisfaction rate (Best Satisfaction) while remaining within the minimum budget limit, and the language (Matlab R2020a) was used, in building the algorithm to verify and solve the problem of the next multi-objective release, and performance measures were used for the multiple objectives, which are the Hyper Volume (HV) scale , the Spacing (S) displacement scale , the Euclidean distance scale and the Spread indicator scale. The results of the measurements within the budget limits 70% for first dataset were as follows: Hyper Volume (HV) = 94.8485 , Spacing (S) = 0.370212 , Spread = 0.999664 , Euclidean distance = 0.007535 with requirement interaction. The results of the measurements of ( dataset2 ) within the budget limits 70% were as follows: Hyper Volume (HV) = 85.5753 , Spacing (S) = 0.824909 , Spread = 0.999878 , Euclidean distance = 0.029334 with requirement interaction.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب