可行解空间估计算法

新紧界缩减搜索空间

通过理论推导更紧的变量上下界，将微小可行解空间从庞大搜索空间中精确圈定，帮助决策者快速判断约束设置的可行性。

张国富 · Lei, Li · 苏兆品 · Yue, Feng · Yang, Chen · Li, Miqing · Yao, X.

ACM Transactions on Software Engineering and Methodology 2024

技术优势

快速判断约束是否可行

决策者可以利用推导出的上下界直接判断约束设置是否实际可行，避免在不可行的约束条件下浪费搜索时间。

搜索限制在可行空间内

推导出的紧界能恰好包围微小可行解空间，帮助现成的约束多目标优化器尽可能在可行解空间内进行搜索。

通用约束处理方法

提出的广义边界约束处理方法可以很容易地被约束多目标优化器采用，以将不可行解拉回估计空间，并具有理论保证。

应用场景

• 软件可靠性工程：在规划测试时快速判断可靠性与成本约束组合是否可行，避免无效搜索。
• 多目标优化：为多目标优化器提供可行域边界，提高在极小可行空间内的搜索效率。
• 测试资源分配：圈定资源分配的可行范围，使测试时间规划更高效、更少试错。
• 约束优化：将不可行解拉回可行域，提升约束优化器在可行空间内的搜索比例。