15、基于搜索的软件维护：方法与工具

基于搜索的软件维护：方法与工具

在软件开发和维护过程中，软件模块化是一个重要的环节，它有助于提高软件的可维护性、可扩展性和可理解性。本文将介绍几种基于搜索的软件模块化方法和工具，以及如何使用这些方法来实现不同的软件模块化目标。

1. 单目标模块化

单目标模块化旨在找到一个（接近）最优的解决方案，以优化单个目标，即模块质量（MQ）。MQ 是在高内聚和低耦合之间取得平衡的一个指标。

可以使用以下几种搜索算法来解决模块化问题：
- 爬山算法（HC） ：从随机生成的初始解开始，逐步向局部最优解移动。但这种方法容易陷入局部最优。
- 模拟退火算法（SA） ：与 HC 不同，SA 并不总是朝着（局部）更好的解决方案前进，因此可以缓解局部最优问题。
- 遗传算法（GA） ：进化多个解决方案，而不是单个解决方案。例如，Bunch 的基于 GA 的方法 Gadget，使用选择算子、单点交叉算子和变异算子来进化种群。

对于孤立集群的问题，可以将其随机分配到另一个集群中。

在评估模块化解决方案的质量时，有以下两种方法：
- 有参考解时 ：可以使用 MoJoFM 有效性度量（MoJoFM）来比较模块化技术产生的解决方案与参考解。MoJoFM 的计算公式如下：
[MoJoFM(A,B) = 100 - \left(\frac{mno(A,B)}{max(mno(\forall A,B))} \times 100\right)]
其中，(mno(A,B)) 是