Un système de recommandation de modèles
avec une taxonomie efficace des composants réutilisables des logiciels
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La contribution de l'optimisation hybride RideNN pour l'estimation de la réutilisabilité des logiciels est que l'algorithme C-RideNN utilise l'optimisation Cat Swarm (CSO) actuelle avec le réseau neuronal Rider (RideNN) à des fins de formation. Cette approche consiste à développer une technique pour le modèle de prédiction de réutilisation des logiciels afin de maintenir une réutilisation optimale des composants logiciels sans risque de vieillissement et de défaillance. Des critères, tels que la complexité, la cohésion et le couplage, sont pris en compte pour la réutilisation av...
La contribution de l'optimisation hybride RideNN pour l'estimation de la réutilisabilité des logiciels est que l'algorithme C-RideNN utilise l'optimisation Cat Swarm (CSO) actuelle avec le réseau neuronal Rider (RideNN) à des fins de formation. Cette approche consiste à développer une technique pour le modèle de prédiction de réutilisation des logiciels afin de maintenir une réutilisation optimale des composants logiciels sans risque de vieillissement et de défaillance. Des critères, tels que la complexité, la cohésion et le couplage, sont pris en compte pour la réutilisation avec un total de neuf métriques. L'estimation est effectuée avec l'algorithme de réseau neuronal proposé basé sur l'optimisation Cat Swarm Rider (C-RideNN). L'algorithme C-RideNN est formulé en intégrant le CSO avec l'algorithme ROA. Il a été démontré que l'estimation de la réutilisation des logiciels à l'aide de l'optimisation basée sur NN produit un total amélioré de neuf métriques liées aux logiciels. L'estimation de la réutilisation des logiciels est effectuée à l'aide de l'algorithme C-RideNN proposé. L'algorithme C-RideNN estime le facteur de réutilisation du logiciel.
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