Architecture optimization is the process of automatically generating design options, typically to enhance software's quantifiable quality attributes, such as performance and reliability. Multi-objective optimization approaches have been used in this situation to assist the designer in selecting appropriate trade-offs between a number of non-functional features. Through automated refactoring, design alternatives can be produced in this process, and assessed using non-functional models. This type of optimization tasks are hard and time- and resource-intensive, which frequently hampers their use in software engineering procedures. In this paper, we present our optimization framework where we examined the performance of various genetic algorithms. We also exercised our framework with two case studies with various levels of size, complexity, and domain served as our test subjects.


翻译:结构优化是一个自动生成设计选项的过程,通常是为了提高软件的可量化质量属性,例如性能和可靠性。在这种情况下,多目标优化方法被用来帮助设计者选择若干非功能性特征之间的适当权衡。通过自动再设定,可以在这一过程中产生设计替代品,并利用不功能模型进行评估。这种优化任务既困难又耗时和资源密集,常常妨碍在软件工程程序中使用这些任务。本文介绍了我们的优化框架,我们在其中审视了各种基因算法的性能。我们还在两个案例研究中运用了我们的框架,分别涉及不同规模、复杂程度和领域,作为测试主题。

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