多软件系统可靠性优化：D-S证据理论与差异演化算法

本文主要探讨了"面向多软件系统的可靠性优化设计"这一课题，由岳峰和陆阳两位作者共同完成，他们在合肥工业大学计算机与信息学院开展研究。该领域的研究背景是随着技术的发展，多软件系统在实际应用中的重要性日益凸显，然而现有的可靠性优化研究大多集中在单个软件上，对于多软件系统的可靠性优化处理相对较少。 论文的首要关注点是解决复杂的多软件可靠性优化问题，特别是如何在满足预算约束的前提下，最大化整个系统的可靠性。为此，作者构建了一个非线性规划模型，其中包含了预算约束和可靠性最大化的双重目标。他们利用D-S证据理论，这是一种决策支持系统中的理论，来计算模型中各个组件的全局权重，这有助于更公正地评估和分配软件系统的可靠性资源。 接着，作者引入了编码修正的差异演化算法，这是一个进化计算方法，用于寻找优化解决方案。这种算法通过模拟自然选择和遗传机制，不断迭代改进，以找到最佳的多软件可靠性配置。通过对比实验，作者证明了他们的算法在效率和实用性方面具有显著优势，这不仅体现在理论上，也体现在实际问题解决的成效上。 关键词包括"软件可靠性"、"多软件"、"D-S证据理论"以及"差异演化"，这些词汇揭示了论文的核心内容和研究方法。这篇论文的分类号为TP311.1，表明它属于计算机科学与信息技术类的可靠性优化研究范畴。 这篇论文为多软件系统的可靠性优化设计提供了一个创新的数学模型和优化策略，这对于提高软件系统的整体可靠性，尤其是在资源有限的情况下，具有重要的实践价值。通过D-S证据理论和差异演化算法的结合，研究人员能够更好地理解和控制多软件系统中的风险，从而提升系统的稳健性和可用性。