权重可能有害：多目标基于搜索的软件工程中 Pareto 搜索与加权搜索的比较

在基于搜索的软件工程（SBSE）中存在多个待优化目标时，通常采用 Pareto 搜索。它搜索问题 Pareto 最优解的良好近似，利益相关者据此按偏好选择最满意的解。然而，当搜索前可获得利益相关者的明确偏好（例如反映目标间相对重要性的一组权重）时，加权搜索被认为是首选，因为它通过将原多目标问题转化为单目标问题来简化搜索，并使搜索聚焦于利益相关者仅感兴趣的部分。本文质疑这种“加权搜索优先”的信念。我们表明，即便存在明确偏好，权重实际上也可能对搜索过程有害。具体而言，我们开展了一项大规模实证研究，涵盖来自三个代表性 SBSE 问题的 38 个系统/项目，结合两类搜索预算与九组权重，形成 604 个对比案例。我们的核心发现是：加权搜索在搜索早期消耗较少资源即达到一定的解质量；然而，只要给予充足但非不切实际的搜索预算，Pareto 搜索在多数情况下（高达 77% 的案例）显著优于其加权对应方法。这一点连同文中的其他发现与可操作建议，使我们能够在明确偏好可用的情形下，为 SBSE 中加权与 Pareto 搜索的选择制定务实且全面的指导。所有代码与数据可访问：https://github.com/ideas-labo/pareto-vs-weight-for-sbse。