FLASH：一种用于SBSE任务的更快优化器
软件工程
2017-05-19 v2
摘要
基于搜索的软件工程（SBSE）中的大多数问题都涉及平衡相互冲突的目标。先前解决该任务的方法需要大量评估——这使得它们执行非常缓慢且难以理解。为解决这些问题，本文介绍了 FLASH，一种基于决策树的优化器，它为每个目标增量地生长一棵决策树。这些树随后被用于选择下一个最佳样本。本文将 FLASH 与来自基于搜索的软件工程和机器学习的先进算法进行了比较。该比较使用了多个 SBSE 案例研究，包括发布计划、配置控制、过程建模以及敏捷开发的冲刺计划。结果发现 FLASH 是最快的优化器（有时所需的评估次数少于进化算法的 1%）。此外，以模型大小衡量，FLASH 的推理要简洁得多且易于理解。而且，以寻找有效优化来衡量，FLASH 的建议与其他方法相比极具竞争力。最后，FLASH 可扩展到更复杂的模型，因为它总是终止（而最先进的算法则不会）。
引用
@article{arxiv.1705.05018,
title = {FLASH: A Faster Optimizer for SBSE Tasks},
author = {Vivek Nair and Zhe Yu and Tim Menzies},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.05018},
year = {2017}
}
备注
11 pages, 11 figures