基于分组学习粒子群算法的众包软件项目调度
来源：计算机集成制造系统杂志2024年第6期北京时间：
作者：申晓宁, 徐继勇, 姚铖滨, 宋丽妍
单位：1.南京信息工程大学自动化学院2.江苏省大气环境与装备技术协同创新中心3.江苏省大数据分析技术重点实验室4.南方科技大学广东省类脑智能计算重点实验室
摘要：为解决众包软件项目调度问题中的开发者选择、任务分配和投入度确定3个强耦合子问题,引入开发者信誉度,考虑技能、工作时长、开发团队规模等约束,以项目完成质量和工期为目标建立数学模型。提出一种采用三段式混合编码的分组学习粒子群算法求解所建模型。所提算法根据适应度排序将种群划分为3组,不同分组的粒子数量随进化代数自适应变化,且各组根据不同的适应度采用不同的更新策略。将所提算法与10种具有代表性的算法在12个不同规模的众包软件项目调度算例中进行对比,结果表明,所提算法能够获得精度更高的调度方案。
关键词：众包软件项目调度,粒子群优化,分组学习,混合编码,信誉度
基金资助：广东省重点实验室资助项目(2020B121201001);国家自然科学基金资助项目(61502239,62002148);江苏省自然科学基金资助项目(BK20150924)。
