【摘 要】
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软件产品线的特征选择通常在一个高维且高度约束的目标空间进行.采用多目标优化算法并借助约束求解器可以在满足时间空间要求下得出满意的配置方案.在评价最终解集时,满足所
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家“九七三”重大基础研究项目(2014CB744903,2014CB744904)资助
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软件产品线的特征选择通常在一个高维且高度约束的目标空间进行.采用多目标优化算法并借助约束求解器可以在满足时间空间要求下得出满意的配置方案.在评价最终解集时,满足所有约束条件的配置（即有效解）才是实际工程所需要的产品配置,这样有效产品率是评价产品最终解集的重要指标.在应用多目标遗传算法作为产品选择的优化搜素方式时,典型的变异交叉算子在很大概率下会引入新的约束违反项,特别地,经过交叉算子后有效解的合法性有可能会被破坏.本文通过设计基于特征树子树的新交叉算子,使得交叉算子环节不再引入新的约束违反项,实验表明这种
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