SP-J48: a novel optimization and machine-learning-based approach for solving complex problems: special application in software engineering for detecting code smells

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SP-J48: a novel optimization and machine-learning-based approach for solving complex problems: special application in software engineering for detecting code smells

机译：SP-J48：一种新颖的优化和基于机器学习的解决方法，用于解决复杂问题：用于检测代码闻的软件工程的特殊应用

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This paper presents a novel hybrid algorithm based on optimization and machine-learning approaches for solving real-life complex problems. The optimization algorithm is inspired from the searching and attacking behaviors of sandpipers, called as Sandpiper Optimization Algorithm (SPOA). These two behaviors are modeled and implemented computationally to emphasize intensification and diversification in the search space. A comparison of the proposed SPOA algorithm is performed with nine competing optimization algorithms over 23 benchmark test functions. The proposed SPOA is further hybridized with B-J48 pruned machine-learning approach for efficiently detecting the code smells from the data set. The results reveal that the proposed technique is able to solve challenging problems and outperforms the other well-known approaches.

机译：本文提出了一种基于优化和机器学习方法的新型混合算法，用于解决现实寿命复杂问题。优化算法从Sandpiper的搜索和攻击行为的启发，称为Sandpiper优化算法（SpoA）。这两个行为被计算和实施，以便在搜索空间中强调强化和多样化。所提出的SpoA算法的比较是用九个基准测试功能的九个竞争优化算法进行的。所提出的SPOA与B-J48修剪的机器学习方法进一步杂交，用于有效地检测来自数据集的代码闻。结果表明，该技术能够解决具有挑战性的问题，优于其他公知的方法。

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来源
《Neural computing & applications》 |2020年第11期|共19页
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工神经网络计算机;人工智能理论;
关键词
Optimization; Bio-inspired metaheuristic techniques; Machine-learning; Code smells;

机译：优化;生物启发的常规技术;机器学习;代码闻;

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