Next Release Problem (NRP) syftar till att optimera kundernas vinster och krav val för programversioner. Forskningen om det nationella reformprogrammet begränsas av de ökande kraven. I detta dokument föreslår vi en ryggbensbaserad multinivåalgoritm (BMA) för att ta itu med det storskaliga nationella reformprogrammet. I motsats till direkta lösningar, använder BMA flera nivåer minskningar för att nedgradera problemskalan och flernivåförfiningar för att bygga den slutliga optimala uppsättningen kunder. I både minskningar och förbättringar är ryggraden byggd för att fixa den gemensamma delen av de optimala kunderna. Eftersom det är oåtkomligt att utvinna ryggraden i praktiken, används den ungefärliga ryggraden för t.ex. minskning medan den mjuka ryggraden föreslås öka ryggraden tillämpning. I experimenten, för att hantera bristen på öppna stora kravdatabaser, föreslår vi en metod för att extrahera fall från öppna buggarkiv. Experimentella resultat i 15 klassiska fall och 24 realistiska fall visar att BMA kan uppnå bättre lösningar på storskaliga NRP-fall än direkta lösningar. Vårt arbete ger en minskningsstrategi för att lösa storskaliga problem inom sökbaserad kravteknik. Index Villkor-Nästa release problem, ryggrad, mjuk ryggrad, flernivå algoritm, krav exempel generering, sökbaserade krav teknik Ç
På grund av SPL-projektens karaktär är nya faktorer inblandade (till exempel att lösa konflikterna mellan kraven på kärntillgångar och kraven för olika produkter) föreslår REF en minskningsstrategi för att lösa problemet med nästa utgåva (NPR) med hjälp av den multinivåbaserade algoritmen (BMA).
Solving the Large Scale Next Release Problem with a Backbone-Based Multilevel Algorithm
{'venue': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}