Planering för ett optimalt uppfyllande av kraven är en viktig verksamhet i ett tidigt skede av livscykeln. En sådan planering är dock svår när det gäller konkurrerande krav, begränsade resurser och ofullständig information som finns tillgänglig vid behov. En ny metod för kravoptimering beskrivs. En interaktionsmodell för krav utförs för att slumpmässigt prova utrymmet för alternativ. Detta producerar en stor mängd data, som sedan kondenseras av ett sammanfattande verktyg. Resultatet är en liten lista över kritiska beslut (dvs. de som har störst inflytande på att leda mot det önskade optimala). Detta fokuserar mänskliga experters uppmärksamhet på ett relativt fåtal beslut och gör dem medvetna om viktiga alternativ. Detta tillvägagångssätt är iterativt. Varje iteration gör det möjligt för experter att välja bland de viktigaste alternativen. I successiva iterationer utförs och sammanfattas modulerna körs igen, men varje gång ytterligare begränsas av de beslut som tagits i tidigare iteration. I den fallstudie som visas här, av 99 ja/nej beslut (ca 10 30 möjligheter), fem iterationer var tillräckliga för att hitta och göra de 30 viktigaste.
Feather och Menzies REF föreslog ett iterativt tillvägagångssätt för kravoptimering som involverar mänskligt-expert beslutsfattande.
Converging on the optimal attainment of requirements
{'venue': 'Proceedings IEEE Joint International Conference on Requirements Engineering', 'journal': 'Proceedings IEEE Joint International Conference on Requirements Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}