这项研究比较了四个项目的选择程序开发使用严重限制计算机自适应测试（猫）。严重约束的CAT指那些寻求满足复杂约束集的自适应测试，这些约束集通常互不确定（即，一个项目可能导致同时满足多个约束条件）。研究中检查的程序包括加权偏差模型（WDM）、加权惩罚模型（WPM）、最大优先级指数（MPI）和影子测试法（STA）。此外，还引入了MPI程序的两个修改版本，以处理导致项目选择程序在测试过程中功能失调的边缘情况。结果表明，STA在所有候选方法中，在测量精度和约束管理方面效果最好。对于其他三种启发式方法，它们在下限水平的测量精度和约束管理方面没有显著差异。然而，与WDM或MPI方法相比，WPM方法在总体约束管理方面的表现要好得多。讨论了其局限性和今后的研究方向。