在大规模系统产品线工程的情况下,手动配置通常是强制性的,因此不可避免地会引入不符合项:违反预定义约束进行一致性检查。 在没有大型工具的情况下解决不合格问题或多或少是随机的,因为在配置大规模且可直接部署的系统时,通常存在成千上万的可配置参数和一致性约束。 而且,约束和可配置参数之间的相互联系会恶化在没有适当工具支持的情况下手动解决不符合项的可行性。 在本文中,我们提出了一种自动方法(称为Zen-FIX),以最佳方式推荐使用多目标搜索解决不符合项的解决方案。 Zen-FIX推荐的解决方案符合所有预定义的限制,并在最大化交互式产品配置过程的整体效率方面进行了优化。 我们使用包含52454个优化问题的真实案例研究对Zen-FIX进行了评估,并以此评估了七种多目标搜索算法。 结果表明,对于大多数问题,MoCell在效率(寻找最佳解决方案和时间性能的组合指标)方面的表现优于所有其他产品:CellDE,IBEA,NSGA-II,PESA2,Random,SPEA2。