软件产品线特征选择的MOOFs多目标优化算法

本文主要探讨了在软件产品线中如何有效地进行特征选择的问题，因为产品定制的关键在于确定一组合适的特征组合。软件产品线中的特征选择通常涉及到多个非功能需求，这些需求之间可能存在相互制约或冲突，使得特征选择成为一个复杂且具有挑战性的多目标优化问题。在这种背景下，传统的搜索空间受限于特征间的依赖和约束关系，以及明确的功能需求。 作者提出了一个名为MOOFs（含修正算子的多目标优化算法）的方法，旨在解决这一问题。首先，他们设计了一种名为DL-DCF（特征间依赖和约束关系描述语言）的工具，用以统一和规范特征选择过程中的规则，将所有非功能需求转化为优化目标。这样做的目的是确保在优化过程中全面考虑各种需求，即使有些是非定量的，如期望的性能提升或用户体验。 为了应对不同类型的非功能需求约束，MOOFs算法引入了修正算子，它能够在保证选择的特征配置方案满足产品线特征规则的同时，寻找最优解。修正算子的作用是动态调整搜索策略，以适应约束的复杂性，确保找到既满足约束又尽可能优化所有目标的解决方案。 研究者通过将MOOFs算法与四种常用多目标优化算法在四个不同规模的特征模型上进行了对比实验。结果显示，MOOFs方法不仅能够更快地找到满足约束的优化解，而且这些解在收敛性和多样性方面表现出色，这意味着它在处理这类复杂问题时具有更高的效率和有效性。 本文的主要贡献在于提供了一种创新的多目标优化方法，以解决软件产品线中特征选择的难题，这对于提高软件定制的效率和产品质量具有重要意义。对于软件工程领域，特别是软件产品线管理、特征工程和多目标优化的研究者而言，这篇文章提供了有价值的理论支持和实践指导。