一種提高軟體版本升級決策效率的方法

2023-12-07 06:40:31 2

一種提高軟體版本升級決策效率的方法
【專利摘要】本發明提供了一種提高軟體版本升級決策效率的方法，包括如下步驟：根據輸入信息進行初始化操作；基於初始化結果，生成新的決策向量；根據生成的新向量，更新種群；如果滿足預設的終止條件，則輸出非支配向量集。本發明提供的提高軟體版本升級決策效率的方法，在面對高維目標時能夠快速而準確地提供解決問題的方案，從而節約時間和人力等方面的代價，提高軟體版本升級運行效率。
【專利說明】一種提高軟體版本升級決策效率的方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及計算機軟體開發【技術領域】，尤其涉及一種提高軟體版本升級決策效率的方法。
【背景技術】
[0002]在軟體生產過程中，軟體企業經常需要同時開發和維護被不同用戶使用的複雜的軟體版本決策。這種情況下，軟體企業需要考慮的一個重要問題就是在升級下一個版本時應該實現和增加哪些新的功能需求以便更好地提高效率。對於這個決策過程，必須考慮多個方面的要求，例如，不同用戶會提出不同軟體需求。而這些用戶本身對軟體企業來說具有不同的優先級別，另外實現不同需求也需要不同的時間和人力等成本，而滿足用戶需求後給企業帶來的收益也會有差異。總的來說，決策者希望能夠找到一個合適的方案，能夠在有限成本下提高軟體版本升級決策的開發效率，達到節約時間和人力等目的。
[0003]傳統軟體版本升級決策模型:
[0004]對於上述軟體版本升級效率問題，進行數據分析和建模，從而平衡需求和代價之間的關係，從而達到提高軟體升級效率的目的。對上述問題建立相應的數學模型如下:
[0005]給定一個有向無環需求依賴關係圖G= (R，E)，每個客戶Si ∈S直接依賴需求集Ri,Si的利潤(即升級效率代價)是Wi ∈ W，需求(包含性能，功能和適用性等方面)為ri ∈ R，代價(包含時間和人力等)為Ci ∈C，既定預算為b。
[0006]軟體版本升級效率問題的目標是找到一個合理的依賴需求子集，使得軟體版本升級決策能夠快速確定客戶之間的不同需求，並且在節約時間和人力等代價方面提高軟體升級效率。
[0007]多目標軟體版本升級決策模型:
[0008]對於軟體版本升級決策來說，客戶之間的需求是多樣的，如何滿足不同客戶之間的需求關係，而且很好地控制需求產生的時間代價和人力代價，儘量提高升級效率和降低時間人力代價是最關鍵的。同時，也可以看出，滿足需求和代價之間是矛盾的，很好地滿足所有客戶的需求往往產生很大的時間和人力代價，但是降低這些代價又會使客戶的需求無法較好地滿足。所以，對軟體版本升級決策進行建模，將其看成多目標優化問題，從而將客戶需求Ri和代價Ci看成獨立的目標進行權衡，獲取目標間的權衡信息。
[0009]多目標軟體版本升級決策模型相關概念:
[0010]I)帕累託支配(pareto dominance):如果向量(在本專利中，不同方面的需求組成了決策域上的考慮目標，用數學術語表達為η維向量，下同)X丨帕累託支配向邏X若且唯若，對於每一個i∈{1,2,...,n}x1i< x2i且存在k {1,2,..,n};x1i <x2i ,通常記作x;x1i< X2i。
[0011]2)帕累託最優(pareto optimality):如果向量t是帕累託最優，若且唯若，不存在.vf, F(x:) < F(x;),其中 F (X) = (fl (x)，f2 (χ))。[0012]3)帕累託最優集(pareto optimal set):帕累託最優集為?不存在
[0013]4)帕累託最優前沿(pareto optimal front):帕累託最優前沿為{ F(Xi)|x, e帕累託最優集}。
[0014]另外，在帕累託最優集中的向量被稱作非支配(non-dominated)向量，即在目標域裡沒有向量帕累託支配非支配向量，並且非支配向量組成了空間上的帕累託前沿。
[0015]5)擁擠距離:相鄰向量之間的目標域上的絕對值差值組成了向量的擁擠距離。
[0016]6)非支配排序法:每一個向量都會位於自身的帕累託前沿，在自身的帕累託前沿中各個向量彼此非支配，而且每一個非支配向量根據其在帕累託前沿位置進行排序，然後根據各個向量之間的距離進行對比，組成了非支配排序。
[0017]基於分解的多目標決策方法:
[0018]基於分解的多目標決策方法的基本思想是將一個多目標優化問題分解成若干個單目標優化子問題，然後同時並行地優化處理這些子問題。每一個子問題中的目標函數可能是多目標優化問題中所有目標函數的線性或非線性加權聚合。如果兩個子問題的權重向量相近，則稱它們為鄰居。為了加快搜索速度，該方法探索相鄰的子問題間的相關關係。
[0019]多目標軟體版本升級決策的目標:
[0020]I)收斂性:非支配向量集的收斂性，也就是說，非支配向量集應儘量靠近帕累託前沿。因而，這樣就能保證軟體版本升級決策中的時間和人力等效率能夠儘可能的高。
[0021]2)多樣性:非支配向量集的多樣性，也就是說，非支配向量集應均勻地分布在帕累託前沿上。因而，這樣就能保證升級決策能夠權衡並採用不同的解決方案來提高決策效率。
[0022]因此，針對現有的軟體版本升級決策運行效率有待提高的問題，需要提供一種提高軟體版本升級決策效率的方法，在面對高維目標時能夠快速而準確地提供解決問題的方案，從而節約時間和人力等方面的代價，提高軟體版本升級運行效率。

【發明內容】

[0023]本發明要解決的技術問題是，為了節約時間和人力等方面的代價，提高軟體版本升級運行效率，提供了一種提高軟體版本升級決策運行效率的方法，在面對高維目標時能夠快速而準確地提供解決問題的方案，從而節約時間和人力等方面的代價，提高軟體版本升級運行效率。
[0024]為了解決以上技術問題，本發明提供了一種提高軟體版本升級決策運行效率的方法，包括如下步驟=Stepl:根據輸入信息進行初始化操作；Step2:基於初始化結果，生成新向量；Step3:根據生成的新向量，更新種群；Step4:如果滿足預設的終止條件，則輸出非支配向量集A，否則，轉到St印2。
[0025]進一步地，所述輸入信息包括:
[0026]軟體版本升級決策的相關數據；
[0027]終止條件；
[0028]子問題的數 目N;
[0029]種群P和非支配向量集A的大小；[0030]N個均勻分布的權重向量:λ \...，λ Ν ;
[0031]每個子問題的鄰居的數目Τ。
[0032]進一步地,所述Stepl包括:
[0033]Stepla:將最初的多目標組合優化問題分解成N個分別和相關的權向量λ1,..., λΝ；
[0034]Steplb:隨機生成初始種群 P= {x1，..., xN}；
[0035]Steplc:令 A=P;
[0036]Stepld:計算任意兩個權重向量間的歐幾裡得距離以及獲取每個權重向量的最近的T個權重向量,對於每個i=l,...，N,令B⑴= U1,...，iT}，其中I,...,P為與λ 1最近的T個向量。
[0037]進一步地,所述Step2包括:
[0038]Step2a:令 j=l ；
[0039]Step2b:使用輪盤賭選擇法選擇一個子問題i，選擇子問題i的概率由特定公式確定;
[0040]Step2c:從B(i)中隨機選擇兩個索引k和I ;
[0041]Step2d:採用單點交叉和按位變異操作Xk和X1，從而生成對應於子問題i的新向
Syj;
[0042]Step2e:令 j — j+1，如果 j ≤ N,則轉到 Step2b。
[0043]進一步地,所述Step3包括:
[0044]Step3a:令 j=l ；
[0045]Step3b:如果y」由子問題i生成，那麼對於每一個索引k e B (i):如果gws (Yj |λk) ≤gws(xk| Ak)，則令Xk=yj，即在第k個權重Ak的前提下，解yj得出的目標值不大於解Xk得出的目標值，其中:k表示N個權重中的第k個，λ k表示第k個權重，Xk表示第k個向量解，&表示子問題在第j代生成的解，g 表示目標函數，即專利文檔的公式(1.0,WS表不一種方法策略；
[0046]Step3c:令 j — j+1，如果 j≤N,則轉到 Step3b ；
[0047]St印3d:將Y與A合併，得到Z=A U Y ;使用快速非支配排序法和擁擠距離法對合併後的種群Z進行排序，其中最優的N個向量組成新的種群A。
[0048]進一步地,所述Step4包括:
[0049]如果滿足終止條件，則終止本算法並且輸出種群A，同時根據軟體版本升級決策的實際情況進行權衡選擇出最優解決方案，否則，轉到Step2。
[0050]本發明提供了一種提高軟體版本升級決策效率的方法，能夠將多目標優化問題分解成多個單目標優化子問題，以便在面對高維目標時能夠快速而準確地提供解決問題的方案，從而節約時間和人力等方面的代價，提高軟體版本升級運行效率。
[0051]本發明附加的方面和優點將在下面的描述中部分給出，這些將從下面的描述中變得明顯，或通過本發明的實踐了解到。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0052]圖1示出了根據本發明技術方案的提高軟體版本升級決策運行效率的方法的流程不意圖；
[0053]圖2示出了根據本發明技術方案的提高軟體版本升級決策運行效率的方法的決策結構圖。
【具體實施方式】
[0054]下面詳細描述本發明的實施方式，所述實施方式的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施方式是示例性的，僅用於解釋本發明，而不能解釋為對本發明的限制。
[0055]本【技術領域】技術人員可以理解，除非特意聲明，這裡使用的單數形式「一」、「一個」、「所述」和「該」也可包括複數形式。應該進一步理解的是，本發明的說明書中使用的措辭「包括」是指存在所述特徵、整數、步驟、操作、元件和/或組件，但是並不排除存在或添加一個或多個其他特徵、整數、步驟、操作、元件、組件和/或它們的組。應該理解，當可以稱元件被「連接」或「耦接」到另一元件時，它可以直接連接或耦接到其他元件，或者也可以存在中間元件。此外，這裡使用的「連接」或「耦接」可以包括無線連接或耦接。這裡使用的措辭「和/或」包括一個或更多個相關聯的列出項的任一單元和全部組合。
[0056]本【技術領域】技術人員可以理解，除非另外定義，這裡使用的所有術語(包括技術術語和科學術語)具有與本發明所屬領域中的普通技術人員的一般理解相同的意義。還應該理解的是，諸如通用字典中定義的那些術語應該被理解為具有與現有技術的上下文中的意義一致的意義，並且除非像這裡一樣定義，不會用理想化或過於正式的含義來解釋。
[0057]本發明面向軟體版本升級決策提出一種基於分解的自適應多目標決策方法，這種基於分解的自適應的多目標的提高軟體版本升級效率的方法將多目標優化問題分解成多個單目標優化子問題，以便在面對高維目標時能夠快速而準確地提供解決問題的方案，從而節約時間和人力等方面的代價，提高軟體版本升級運行效率。
[0058]一、在理想的情況下，均勻分布的權重將產生均勻分布的帕累託最優解集。然而，當處理現實世界的優化問題時，均勻分布的權重向量通常產生離散的非均勻分布的帕累託最優解集。在軟體版本發布這樣的組合決策問題中，這一現象尤為突出。在一些極端的例子中，一個帕累託最優解集可能是多個子問題的最優解。例如，不同的權重以及其對應的子問題在搜索過程中得到相同的帕累託近似解。
[0059]因此，所產生的帕累託最優解集可能不是均勻分布的，這樣不利於獲取目標間的權衡信息。為此，本專利採用基於分解的多目標決策方法，將一個多目標組合優化問題根據公式(1.1)分解成一些子問題。當多個均勻分布的權重向量被生成時，一個多目標組合優化問題被分解成多個個與之對應的子向量。每一個向量都是每一個子問題的當前最優解，它將被隨機生成並將其賦給不同的非支配向量集中。
[0060]最大化
【權利要求】
1.一種提高軟體版本升級決策效率的方法，其特徵在於，包括如下步驟: Stepl:根據輸入信息進行初始化操作； Step2:基於初始化結果,生成新向量； Step3:根據生成的新向量，更新種群； Step4:如果滿足預設的終止條件，則輸出非支配向量集A，否則，轉到Step2。
2.根據權利要求1所述的提高軟體版本升級決策效率的方法，其特徵在於，所述輸入信息進一步包括: 軟體版本升級決策的相關數據； 終止條件； 子問題的數目N; 種群P和非支配向量集A的大小； N個均勻分布的權重向量:λ \...，λΝ ； 每個子問題的鄰居的數目Τ。
3.根據權利要求1所述的提高軟體版本升級決策效率的方法，其特徵在於，所述Stepl進一步包括: Stepla:將最初的多目標組合優化問題分解成N個子問題，同時生成與N個子問題相對應的N個權向量λ1，...，λΝ; Steplb:隨機生成初始種群P=Ix1,..., xN}；
Steplc:令 A=P ； Stepld:計算任意兩個權重向量間的歐幾裡得距離以及獲取每個權重向量的最近的T個權重向量，對於每個i=l,...，N,令B(Ii) = U1,...，iT}，其中Λ1.',…,Λ,τ為與λ 1最近的T個向量。
4.根據權利要求1所述的提高軟體版本升級決策效率的方法，其特徵在於，所述Step2進一步包括:
Step2a:令 j=l ； Step2b:使用輪盤賭選擇法選擇一個子問題i，選擇子問題i的概率由公式(2.1)確定，
Dr probiCi "yv B 公式(2.1)
G-1 d
其中，P, G = J^TG^LGs S"G + &(,.= i,2,..., n^g > LGs),
I^g-G-LGst0tal,,ο Dy表示第i個子問題產生的最優解所佔LGs的比例，表示的是第i個子問題產生的非支配向量的數目，〃W、.,,表示的是在LGs內所有子問題產生的非支配向量的數目，ε表示很小的正實數； Step2c --從B⑴中隨機選擇兩個索引k和I ; Step2d:採用單點交叉和按位變異操作xk和X1，從而生成對應於子問題i的新向量y」；Step2e:令 j — j+1，如果 j ≤N,則轉到 Step2b。
5.根據權利要求1所述的提高軟體版本升級決策效率的方法，其特徵在於，所述Step3進一步包括:
Step3a:令 j=l ； Step3b:如果y」由子問題i生成，那麼對於每一個索引k∈ B(i):如果gws (Yj | λk) ≤gws(xk| Ak)，則令Xk=yj，即在第k個權重Ak的前提下，解yj得出的目標值不大於解Xk得出的目標值，其中:k表示N個權重中的第k個，λ k表示第k個權重，Xk表示第k個向量解，&表示子問題在第j代生成的解，g 表示目標函數，即專利文檔的公式(1.1,WS表不一種方法策略； Step3c:令 j — j+1，如果 j ≤ N,則轉到 Step3b ； Step3d:將Y與A合併，得到Z=A U Y ;使用快速非支配排序法和擁擠距離法對合併後的種群Z進行排序，其中最優的N個向量組成新的種群A。
6.根據權利要求1所述的提高軟體版本升級決策效率的方法，其特徵在於，所述Step4進一步包括: 如果滿足終止條件，則終止本算法並且輸出種群A，同時根據軟體版本升級決策的實際情況進行權衡選擇出最優解決方案，否則，轉到Step2。
【文檔編號】G06F9/445GK103902340SQ201410124386
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2014年3月28日 優先權日:2014年3月28日
【發明者】蔡昕燁, 魏歐, 胡振洲, 李業興, 成鑫, 楊志翔 申請人:南京航空航天大學