31、代码克隆评估中的配置搜索与交替变量方法框架研究

代码克隆评估中的配置搜索与交替变量方法框架研究

在软件开发中，代码克隆检测和优化是重要的环节，同时高效的搜索方法也能提升软件工程项目的效率。下面将详细介绍代码克隆检测工具参数优化以及交替变量方法框架的相关内容。

代码克隆检测工具参数优化

在代码克隆检测领域，不同工具的默认参数可能无法达到最佳的克隆检测一致性。通过遗传算法（GA）可以寻找一组参数值，使多个克隆检测工具之间的一致性最大化。

优化框架

采用EvaClone框架来搜索能使四个克隆检测工具达成最高一致性的配置。具体步骤如下：
1. 给定预定义的配置设置X，每个工具以其特定格式生成包含克隆对或克隆簇的克隆报告。
2. 将这些输出文件转换为通用克隆格式（GCF），以便进行统一分析。
3. 根据一致克隆行的数量计算给定配置X的适应度。适应度函数的计算公式为：
$F(X) = \frac{\sum_{i} (i \times AgreedLines[i])}{n \times \sum_{i} AgreedLines[i]}$
其中，AgreedLines[i] 表示恰好有i个工具认为是克隆一部分的行数，n是不同工具的数量。

为了搜索配置空间，GA初始会生成一个包含100个可行解的种群（99个随机个体和1个默认配置个体）。每个个体解决方案对四个工具的25个参数值进行编码。通过选择、交叉和变异操作来进化这些解决方案，交叉率和变异率分别设置为0.8和0.1，精英率设置为0.25。

克隆检测工具选择

选择的克隆检测工具具有代表性，涵盖了常用的研究工具和不同的克隆检测技术：
- 基于字符串的（