The Use of Original and Hybrid Flower Pollination Algorithm In Estimating The Parameters of Software Reliability Growth Models

Alneamy, Jamal Salahaldeen; Dabdoob, Marwah Marwan

doi:10.33899/edusj.2019.161189

	The Use of Original and Hybrid Flower Pollination Algorithm In Estimating The Parameters of Software Reliability Growth Models
Journal of Education and Science
Article 14, Volume 28, Issue 2, 2019, Pages 196-218 PDF (618.25 K)
Document Type: Research Paper
DOI: 10.33899/edusj.2019.161189
Authors
Jamal Salahaldeen Alneamy; Marwah Marwan Dabdoob
Abstract
In order to assess software reliability, many software reliability growth models (SRGMs) have been used for estimation of reliability growth. . In this work, the parameters of (SRGMs) were estimated by using Flower Pollination Algorithm (FPA). Then, the (FPA) was hybrid with Real Coded Genetic Algorithm (RGA) to obtain Hybrid FPA (HFPA). The results that obtained from (FPA) are compared to the results of five algorithms: Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC), the Dichotomous Artificial Bee Colony (DABC), Classic Genetic Algorithm (CGA) and the Modified Genetic Algorithm (MGA). The results showed that (FPA) outperformed the rest of the algorithms in parameters estimating accuracy and performance using identical datasets. Sometimes, the (DABC) showed better performance than (FPA). Other comparisons were made between (FPA) and (HFPA) and the results show that the hybrid algorithm outperformed the original one.
Keywords
swarm intelligence; Software Reliability Models

References
من أجل تقییم وثوقیة البرمجیات ، تم استعمال العدید من نماذج نمو وثوقیة البرمجیات (Software Reliability Growth Models (SRGMs)) لتخمین نمو الوثوقیة. فی هذا العمل ، تم تخمین معلمات الـ (SRGMs) باستعمال خوارزمیة تلقیح الزهرة (Flower Pollination Algorithm(FPA)). ثم تم تهجین الـ (FPA) مع الخوارزمیة الجینیةReal) Coded Genetic Algorithm(RGA))) للحصول على خوارزمیة الزهرة المهجنة (Hybrid FPA (HFPA)). تمت مقارنة النتائج التی تم الحصول علیها من خوارزمیة (FPA) مع نتائج خمس خوارزمیات وهی: خوارزمیة سرب الطیور (Particle Swarm Optimization (PSO)) ، خوارزمیة مستعمرة النحل (Artificial Bee Colony (ABC)) والخوارزمیة المطورة منها (Dichotomous ABC(DABC))، الخوارزمیة الجینیة الکلاسیکیة (Classic Genetic Algorithm (CGA)) والخوارزمیة المحدثة منها (Modified Genetic Algorithm (MGA)). أظهرت النتائج تفوق خوارزمیة (FPA) على باقی الخوارزمیات فی تخمین المعلمات من إذ الدقة والأداء وباستعمال بیانات متطابقة. فی بعض الأحیان ، أظهرت خوارزمیة الـ (DABC) أداء أفضل من (FPA). وبالتالی تم إجراء مقارنات أخرى بین (FPA) و (HFPA) وأظهرت النتائج تفوق الخوارزمیة المهجنة على الخوارزمیة الأصلیة من إذ الدقة وسرعة الأداء.
Statistics Article View: 433 PDF Download: 839