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【24h】

Finding optimized configurations for variability-intensive systems without constraint violations using a Regulatory Algorithm (RGA)

机译:使用调节算法(RGA)查找变化量大的系统的优化配置,而不会违反约束

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摘要

Feature selection is one of the important challenges in variability-intensive systems. The FCORE model is used for the description of the functional and non-functional requirements of a system from a systems engineering point of view. In addition we demonstrate a solution for feature selection using a regulator algorithm (RGA). The RGA is a two dimensional evolutionary algorithm, with regulator genes controlling the structural genes. This allows a direct transfer of the FCORE model into the RGA, which optimizes the feature selection without constraint violations.
机译:特征选择是变异密集型系统中的重要挑战之一。 FCORE模型用于从系统工程角度的系统的功能和非功能性要求的描述。此外,我们展示了使用调节器算法(RGA)的特征选择解决方案。 RGA是一种二维进化算法,具有控制结构基因的调节基因。这允许将FCORE模型直接传输到RGA中,该RGA可在没有约束违规的情况下优化特征选择。

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