摘要
本文吸取了免疫学的灵感,提出了一种新的方法来验证软件衰退的出现,也就是检测软件运行中的性能异常。这种方法结合了阴性选择算法和遗传算法,使用模糊逻辑产生模糊集来区分正常和异常的性能状态,使用了阴性选择算法充当过滤器来消除不合法的检测子、降低搜索空间。最后使用 Mackey-Glass 时间序列产生的数据集和知名的 UCI 数据库的一组数据进行了仿真实验,来验证本方法的可行性和有效性。
This paper presents a new approach inspired by immunology for validation of software aging and detection of system performance anomaly. It combines the negative selection algorithm and genetic algorithm, and generates fuzzy sets with fuzzy logic to code chromosome. The negative selection algorithm serves as a filter to eliminate invalid detectors and reduce search space. Experiments with synthetic and real data sets are performed to show the applicability of the proposed approach.
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2006年第1期167-169,180,共4页
Computer Science
基金
基金项目:国家自然科学基金(No.60273035)。
