您應該創建一個可再現的測試用例，以最終證明該缺陷。如果您有信心並且軟件已被廣泛使用，則可以在技術期刊上發表文章。他們的關鍵是讓公司參與進來。向他們展示您的測試用例，並提及您有興趣發布結果。提議與他們合作出版。這樣，他們將被迫證明您錯了或承認您是正確的。在後一種情況下，他們通過承認問題來節省面子。如果他們忽略了您，請向前按。

該問題的技術答案似乎很明顯：如果對“最佳”對您的問題的含義有明確的定義，請運行兩個程序並查看哪個程序獲勝，然後發布結果。 / p>

對政治的任何建議僅是推測，直到您完成了發現案件事實的技術工作為止。

這些事情發生。我們曾經在其領域的行業標準軟件包之一中發現“小學生錯誤”。在介紹結果的會議上，我們讓供應商的開發團隊的三名高級成員（共約300人）坐在他們的頭上，非常清楚，如果我們願意，我們可以銷毀他們75％的人。國際用戶群。 （另外25％的人中的一些人不了解這些大驚小怪的事情，具有諷刺意味的是，他們最大的個人客戶很可能正在使用計算機系統，而該計算機系統無論如何都不會發生錯誤-這也許可以解釋為什麼沒有其他人發現該錯誤。前10年左右）。

但是 us 可以解決問題而不是破壞軟件公司，因此它有很多好處，因此我們選擇了“盡快解決”選項-和“盡快”解決。 ”實際上花了大約2週的時間才能獲得Beta測試版。

我有一個示例說明，儘管軟件聲稱是流行的軟件包產生的解決方案不是最佳解決方案。

這似乎是一個

閱讀軟件文檔 ​​strong>（如果有）。它應該解釋在什麼情況下聲明“找到解決方案”。通常情況下，這表明與最優性必要條件相關的幾個參數足夠小，這表明可能找到了解決方案。

如果在文檔中找不到這種行為的原因，請給開發人員寫一個最小的工作示例，在該示例中發生意外行為並要求澄清。

我有一個例子說明，儘管軟件聲稱是由常用軟件包產生的解決方案不是最佳解決方案。

因此該軟件可能聲稱太多了。 b>

因此，我不確定如何報告此錯誤。它是專有的開源軟件。第一步，我可以與軟件開發人員聯繫以尋求有關該錯誤的信息，儘管他們似乎沒有直接報告錯誤的方法。如果您想幫助製造商（從而間接地也幫助您自己和他人），則沒有建議的特殊方法，將是推薦的過程。只需確保該錯誤確實存在並進行徹底解釋，即可對其進行複制。

但是更大的問題是，基於錯誤軟件的結果發表的論文可能會受到損害。 p>

可能所有軟件都有問題。在不知道細節的情況下，很難判斷此案的嚴重性。但是，最好不要過多地依賴一個軟件包，同時還要測試並發產品。您可以檢查這些文件，看看它們是否受到錯誤的影響，如果受到錯誤的影響，多少。

如果最終的修復導致軟件花費更長的時間執行，怎麼辦？不能在大型實例上運行？

固定的軟件花費較長的時間才能正確解決問題，始終比有故障的快速軟件更受歡迎。

我已經告訴我的顧問有關此問題的信息，但他似乎並不十分感興趣，這可能是由於潛在的後果。

也許他不太在乎使用無缺陷軟件，或者尚未確信該缺陷的存在，或者太懶惰以至於無法打擾公司，或者不想發生任何衝突。

我目前正在一個可以使用該軟件的項目中；我現在不信任它，而轉而使用功能不那麼強大的開源替代方案。

很自然會失去一些信任，但也許並非全部。如果在項目的特殊情況下仍然可以信任舊軟件，則可以仔細評估舊軟件（請記住，偶爾會出現錯誤），然後確定是要使用它還是要同時使用兩個軟件項目，或者是否要使用舊軟件。只想使用替代軟件（它也可能是錯誤的，因此也不要完全相信它）。

所以我想我的問題是：我應該如何處理這種情況？

• 您應該與公司聯繫，並給他們寫一條簡短的消息，告訴他們有關錯誤的信息。他們可能會迅速修復它，恢復信任。
• 您也可能會發布該錯誤（如果該錯誤足夠重要並且期刊對此感興趣，則可以將該錯誤發佈在您的博客，郵件列表上，甚至作為技術報告。 ），以便其他人知道它，尤其是在公司沒有快速修復它的情況下。
• 您應該使用所擁有的兩個軟件包並進行比較。假設兩個都可能有bug，但您對它們還一無所知。

我認為您需要回答的第一個問題是實際上有多少個問題。這只是邊緣情況嗎？是“最優”解決方案僅略勝一籌嗎？如果沒有有關實際用例和解決方案的更多詳細信息，很難說太多。鑑於我為博士工作的一些優化/擬合問題，您可以永遠尋找“更多”的最佳解決方案，但是根據數據的嘈雜程度，這實際上並不意味著新的解決方案“更好” 。充分了解問題集和基礎的優化算法之後，您應該能夠弄清楚封閉源代碼軟件到底出了什麼問題以及是否存在實際問題。

對於在本次討論的其餘部分中，我將假定您正在嘗試找到某種經驗數據集的最佳擬合。如果是這樣，則說明您正在有效地搜索某種chi ^ 2參數空間，您會發現更理想的擬合可能意味著截然不同的事情，例如

1. 您的chi ^ 2空間嘈雜，而“更好”的解決方案實際上並不意味著什麼 l​​i>
2. 專有系統陷入了局部最小值，並且沒有找到您找到的全局最小值
3. 你們都在探索相同的問題全局最小值，但是您的解決方案稍微接近了
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有效地，尋找最佳解決方案的過程可能非常棘手，並且可以使用許多不同的算法，每種算法都有其自身的優缺點。如果您的擬合參數和chi ^ 2之間具有平滑變化的關係，則幾乎所有優化方法都可以找到最小值，但是壽命並不總是那麼簡單。所有這些說明，即使您在一個特定問題上找到了更好的最佳選擇，也並不意味著該軟件就是垃圾，應該扔掉它。特別是，您如何找到更好的最佳選擇？通常，您可以將相同的方法應用於這類優化問題嗎？它總是會更適合嗎？如果對後兩個問題中的任何一個的回答是否定的，那麼我說的是，這裡根本沒有什麼大不了的。唯一真正的問題很可能是有關軟件公司的一個過分熱心的商人，他承諾沒有軟件系統可以實際交付的東西。

總而言之，我想說的是，在真正進行這項工作之前，您需要真正詳細地了解為什麼他們的算法沒有找到最佳解決方案，甚至在實踐中也是如此。

我已經看到了眾所周知的商業優化程序包，例如CPLEX在壓力下會產生錯誤的結果，可以說-解決了上述軟件可以解決的紙上問題，但實際上與所測試的問題完全不同

是錯誤的，我的意思是說它是錯誤的，即，報告線性優化問題是不可行的，而產生不可行證書的請求卻失敗了（並且如果以更高的精度解決

肯定會早晚發現並暴露出錯誤（如果存在錯誤），這就是科學的工作原理。順便說一句，在過去的幾年中，我發表了論文，這些論文除其他外，糾正了專著和教科書中的錯誤（原文如此！）；相應的錯誤論文發表於20多年前。哦，很好。