Application of fuzzy-MOORA method: Ranking of components for reliability estimation of component-based software systems
Notice bibliographique
Résumé
Component-based software system (CBSS) development technique is an emerging discipline that promises to take software development into a new era.As hardware systems are presently being constructed from kits of parts, software systems may also be assembled from components.It is more reliable to reuse software than to create.It is the glue code and individual components reliability that contribute to the reliability of the overall system.Every component contributes to overall system reliability according to the number of times it is being used, some components are of critical usage, known as usage frequency of component.The usage frequency decides the weight of each component.According to their weights, each component contributes to the overall reliability of the system.Therefore, ranking of components may be obtained by analyzing their reliability impacts on overall application.In this paper, we propose the application of fuzzy multi-objective optimization on the basis of ratio analysis, Fuzzy-MOORA.The method helps us find the best suitable alternative, software component, from a set of available feasible alternatives named software components.It is an accurate and easy to understand tool for solving multi-criteria decision making problems that have imprecise and vague evaluation data.By the use of ratio analysis, the proposed method determines the most suitable alternative among all possible alternatives, and dimensionless measurement will realize the job of ranking of components for estimating CBSS reliability in a non-subjective way.Finally, three case studies are shown to illustrate the use of the proposed technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».