控制与决策

作者：申晓宁,姚铖滨,徐继勇,宋丽妍,王玉芳

单位：南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044;南京信息工程大学 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京 210044;南京信息工程大学 江苏省大数据分析技术重点实验室,南京 210044,,南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044,,南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044,,南方科技大学 广东省类脑智能计算重点实验室,广东 深圳 518055,,南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044;南京信息工程大学 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京 210044;南京信息工程大学 江苏省大数据分析技术重点实验室,南京 210044,

关键词：软件项目调度;新技能学习机制;熟练度;人工蜂群算法;多元学习;启发信息

基金：广东省重点实验室项目(2020B121201001)；国家自然科学基金项目(61502239, 62002148)；江苏省自然科学基金项目(BK20150924).

考虑新技能的学习机制,建立软件项目调度问题的数学模型.该模型融入员工对新技能的学习、新技能熟练度的增长、投入度的自适应变化以及已有技能熟练度变化等实际因素,通过寻找最佳员工任务分配方案,最小化软件项目的工期和成本.为求解该模型,提出一种引入问题启发信息的离散人工蜂群算法.将多元学习策略应用于引领蜂阶段,在保证种群多样性的同时,加强算法全局搜索能力.在跟随蜂阶段采用一种基于启发信息的变异机制,保留最优个体中契合度较高的员工信息,并根据不同个体目标值的优劣采用相异的变异方式,针对性地进行搜索,以增强算法的局部寻优能力.实验结果表明,与已有算法相比,所提算法在不同规模的软件项目调度问题中均能够搜索到更优的分配方案.

来源：2023年第3期

《控制与决策》期刊编辑部

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