Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Search Budget in Multi-Objective Refactoring optimization: a Model-Based Empirical Study

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F22%3A10456431" target="_blank" >RIV/00216208:11320/22:10456431 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1109/SEAA56994.2022.00070" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/SEAA56994.2022.00070</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/SEAA56994.2022.00070" target="_blank" >10.1109/SEAA56994.2022.00070</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Search Budget in Multi-Objective Refactoring optimization: a Model-Based Empirical Study

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Software model optimization is the task of automatically generate design alternatives, usually to improve quality aspects of software that are quantifiable, like performance and reliability. In this context, multi-objective optimization techniques have been applied to help the designer find suitable tradeoffs among several non-functional properties. In this process, design alternatives can be generated through automated model refactoring, and evaluated on non-functional models. Due to their complexity, this type of optimization tasks require considerable time and resources, often limiting their application in software engineering processes.In this paper, we investigate the effects of using a search budget, specifically a time limit, to the search for new solutions. We performed experiments to quantify the impact that a change in the search budget may have on the quality of solutions. Furthermore, we analyzed how different genetic algorithms (i.e., NSGh-II, SPEh2, and PESA2) perform when imposing different budgets. We experimented on two case studies of different size, complexity, and domain.We observed that imposing a search budget considerably deteriorates the quality of the generated solutions, but the specific algorithm we choose seems to play a crucial role. From our experiments, NSGh-II is the fastest algorithm, while PESA2 generates solutions with the highest quality. Differently, SPEh2 is the slowest algorithm, and produces the solutions with the lowest quality.

  • Název v anglickém jazyce

    Search Budget in Multi-Objective Refactoring optimization: a Model-Based Empirical Study

  • Popis výsledku anglicky

    Software model optimization is the task of automatically generate design alternatives, usually to improve quality aspects of software that are quantifiable, like performance and reliability. In this context, multi-objective optimization techniques have been applied to help the designer find suitable tradeoffs among several non-functional properties. In this process, design alternatives can be generated through automated model refactoring, and evaluated on non-functional models. Due to their complexity, this type of optimization tasks require considerable time and resources, often limiting their application in software engineering processes.In this paper, we investigate the effects of using a search budget, specifically a time limit, to the search for new solutions. We performed experiments to quantify the impact that a change in the search budget may have on the quality of solutions. Furthermore, we analyzed how different genetic algorithms (i.e., NSGh-II, SPEh2, and PESA2) perform when imposing different budgets. We experimented on two case studies of different size, complexity, and domain.We observed that imposing a search budget considerably deteriorates the quality of the generated solutions, but the specific algorithm we choose seems to play a crucial role. From our experiments, NSGh-II is the fastest algorithm, while PESA2 generates solutions with the highest quality. Differently, SPEh2 is the slowest algorithm, and produces the solutions with the lowest quality.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EF18_053%2F0016976" target="_blank" >EF18_053/0016976: Mezinárodní mobility výzkumných, technických a administrativních pracovníků na UK</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings - 48th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications, SEAA 2022

  • ISBN

    978-1-66546-152-8

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    406-413

  • Název nakladatele

    IEEE COMPUTER SOC

  • Místo vydání

    LOS ALAMITOS

  • Místo konání akce

    Gran Canaria, Spain

  • Datum konání akce

    31. 8. 2022

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku