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作为软件产品线中的重要研究课题,对特征选择进行了广泛的研究。 除了基本功能要求(FR),非功能要求(NFR)在功能选择期间也很关键。 一些NFR具有数值约束,而另一些则没有。 没有明确的标准,总是希望后者是最好的。 但是,大多数现有的选择方法会忽略受约束和不受约束的NFR和FR的组合。 同时,特征之间复杂的约束和依赖性是特征选择的永恒挑战。 为此,本文提出了一种多目标优化算法IVEA,通过考虑这些特征之间的关系来优化具有NFR和FR的特征选择。 特别地,我们首先提出二维适应度函数。 一种方法是在没有数量限制的情况下优化NFR。 另一个是确保所选特征满足FR,并符合特征之间的关系。 其次,我们提出了一种违规原则,该原则指导框架约束下的优化以及特征之间的关系。 我们对两个不同大小的特征模型进行了综合实验,以使用最新的多目标优化算法(包括IBEAHD,IBEAε+,NSGA-II和SPEA2)评估IVEA。 结果表明,在NFR优化中,IVEA明显优于上述基准。 同时,我们的算法需要更少的时间来生成满足FR和NFR约束并完全符合特征模型的解决方案。
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