基于工作量感知即时软件缺陷预测方法及装置

本发明属于软件缺陷预测领域，具体提供了基于工作量感知即时软件缺陷预测方法及装置，通过构建初始软件缺陷预测模型；通过加权代码改动量计算变更工作量；依据变更工作量计算初始软件缺陷预测模型的ACC和Popt值；通过多目标黏菌算法（Slime Mould Algorithm,SMA），对初始软件缺陷预测模型的超参数进行优化，进行多次迭代，使ACC和Popt值同时达到最优。采用加权代码改动量来计算变更工作量，从而将工作量与具体编程技术、代码分布、问题复杂度等因素进行关联，提高了工作量的合理性，同时通过多目标SMA，以求解ACC和和Popt两个性能评估指标的最大值作为优化目标，对软件缺陷预测模型进行优化，提高了预测的准确度。