随着科学技术和编码技术的快速发展,软件产业的发展趋势也变得势不可挡,需求优选在软件开发过程中的作用已变得越来越重要,由于用户需求呈现多样性和多变性趋势,软件开发的规模和复杂度也大幅提高,导致最佳的一组用户需求很难被准确获取,也成为软件系统开发能否成功完成的首要前提。当软件开发项目涉及多个用户时,每个用户都对软件有着不同的需求,随着用户需求的增多,如何选择一组最佳的需求结合来尽可能的满足多个用户,成为了软件开发人员首先需要解决的难点。这种问题被称为软件发布下一版本问题(Next Release Problem,NRP),它是个典型NP难优化问题,因此有效选用和改进智能优化算法求解用户需求优选问题,具有重要的理论意义和应用前景。本文研究软件发布下一版本问题,并将该问题分解为用户间需求有无依赖关系构建相应的问题模型,以蜻蜓算法(Dragonfly Algorithm,DA)作为主要优化算法进行求解,并在此算法基础上进行一系列改进来提高优化的精度和效率,主要完成了以下工作:(1)针对用户间无依赖关系NRP问题,引入动态参数设置和随机游走策略改进蜻蜓算法算法,提出一种改进离散蜻蜓算法,并将其应用于用户间无依赖关系NRP问题,仿真实验表明改进离散蜻蜓算法在解决该类问题上具有一定的优势。(2)针对用户间有依赖关系NRP问题,基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)来改进蜻蜓算法,引入人工蜂群算法中的邻域搜索,以及添加局部搜索,提出一种融合算法,使其具有较好的收敛速度和全局寻优能力。实验结果表明,本文中所改进的融合算法能更有效地解决NRP问题。(3)基于Matlab平台,利用上述实验研究成果设计了下一版本问题需求优选验证系统,并进行了演示实验。