基于搜索的CPS需求分配优化算法：Zen-ReqOptimizer

"《Zen-ReqOptimizer：基于搜索的需求分配优化方法》是一篇发表在《Empirical Software Engineering》期刊上的研究论文，由Yan Li、Tao Yue、Shaukat Ali和Li Zhang共同撰写。该研究关注于大规模网络物理系统（CPS）产品开发过程中的关键问题，即如何有效地将众多复杂且相互关联的需求合理分配给来自不同组织或内部部门的利益相关者，以确保他们对标准和规范的合规性审查。 在这一背景下，作者提出了一个优化问题，目标是找到一个最佳的解决方案，最大化需求分配的熟悉度，同时平衡各利益相关者的工作负荷。为了实现这一目标，他们设计了一种适应度函数，综合考虑了需求的重要性、复杂性、依赖性以及工作量等因素。这种函数是多目标优化的核心，因为它不仅要寻求单个最优解，还要在多个目标之间找到权衡点。 在实验部分，研究者对比了四种常见的搜索算法（遗传算法（GA）、(1+1)进化算法、适应值方法（AVM）和随机搜索（RS）的表现，结果显示(1+1)进化算法在这项任务中显示出显著优势。鉴于问题的多目标性质，研究进一步评估了包括细胞编码（CellDE）、多目标细胞编码（MOCell）、非支配排序遗传算法（NSGA-II）、粒子群适应性进化算法（PAES）、社会蜜蜂粒子群优化（SMPSO）和SPEA2在内的六种多目标搜索算法。 实验结果提供了关于这些算法在适应度函数优化需求分配问题上的实际效果的深入见解，这对于CPS领域的需求管理和工程实践具有重要的实践价值。通过这种方法，Zen-ReqOptimizer有望帮助项目团队更高效地管理需求，提升整个项目的成功率和效率。 这篇论文不仅提出了一个创新的搜索算法驱动的需求分配优化策略，还提供了实证证据来支持其在解决实际工程问题中的有效性。这对于软件工程特别是基于搜索的软件工程实践具有重要意义，为后续类似问题的研究和应用提供了新的参考框架。"