摘要:在大规模复杂系统产品线工程中,人工配置难免会导致配置的不一致,即,配置数据会违背预定义的约束(也可以称为一致性约束).对于大规模复杂系统产品线体系结构,比如信息物理系统产品线,往往存在成百上千的可变点以及约束,而且约束与可变点之间存在复杂的依赖关系,为不一致配置的修复带来很大的挑战.为了解决这个问题,针对前期提出的基于多目标搜索以及约束求解技术的自动不一致配置修复推荐框架(Zen-Fix),提出一种改进的IBEA算法(DeIBEA).DeIBEA通过将差分引入IBEA算法,搜索过程中,基于可行解和不可行解的差分变异产生后代,最终为用户推荐符合预定义约束并且对于配置效率来说最优的配置修复方案.基于一个工业案例海底油田采控系统产品线为例,通过模拟一个产品的配置过程,产生了10189个优化问题,结果表明:Zen-Fix框架结合DeIBEA算法,可以实时地为用户提供较优的不一致配置修复方案.此外,通过对这10189个问题的推荐方案进行对比,证明了DeIBEA算法无论从时间效率还是搜索性能上都优于原始的IBEA算法.