基于时间轴的软件多项目任务调度遗传算法
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第3 9卷 第1 2期 2 0 1 2年1 2月
计 算 机 科 学 C o m u t e r c i e n c e S p
V o l . 3 9N o . 1 2 D e c 2 0 1 2
基于时间轴的软件多项目任务调度遗传算法
肖 菁 吴 洲 ( ) 华南师范大学计算机学院 广州 5 1 0 6 3 1
摘 要 合理的调度可以在很大程度上提高人力资源在软件项目开发中的利用率 。 在研究了现有的任务调度算 法 的 基础上 , 考虑了软件开发任务的可拆分特性 , 结合员工的技 能 水 平 与 项 目 经 验 对 任 务 调 度 的 影 响 , 定义了基于时间轴 并且提出员工学习模式 , 用以动态改变员工的技能 水 平 的多项目并行调度模型 。 该模型将任务按时间单元进行拆分 , 和项目经验 , 从而提高员工分配的灵活性 , 使得满足约束下的成本开销最小化 , 其中包含员工薪水和超时任务的 开 销 。 模型分解后 , 利用遗传算法求解 , 由于模型中约束条件众 多 , 因此遗传算法中增加了各种启发式来提高算法性能。通 过仿真实例验证了模型和算法的有效性 。 关键词 软件管理 , 多项目软件管理 , 调度算法 , 遗传算法 中图法分类号 T P 3 9 文献标识码 A
X I AO J i n Z h o u WU g
( , , ) S c h o o l o f C o m u t e r S c i e n c e S o u t h C h ห้องสมุดไป่ตู้ n a N o r m a l U n i v e r s i t G u a n z h o u 5 1 0 6 3 1, C h i n a p y g
S o f t w a r e M u l t i r o e c t S c h e d u l i n G e n e t i c A l o r i t h m s B a s e d o n a T i m e l i n e M o d e l -p - j g g
A b s t r a c t e a s o n a b l e s c h e d u l i n c a n r e a t l i m r o v e t h e u t i l i z a t i o n o f t h e h u m a n r e s o u r c e s i n t h e r o c e s s o f s o f t w a r e R g g y p p , r o e c t d e v e l o m e n t . B a s e d o n t h e r e s e a r c h o f c u r r e n t t a s k s c h e d u l i n a l o r i t h m s t a k i n t h e s e a r a b l e o f s o f t w a r e d e - p j p g g g p , ’ , r o e c t r o e c t v e l o m e n t t a s k s e m l o e e s s k i l l s a n d e x e r i e n c e i n t o c o n s i d e r a t i o n t h e m u l t i c o n c u r r e n t s c h e d u l i n -p p j j p p y p g b a s e d o n t i m e l i n e w h i c h s l i t s t h e t a s k s b t i m e u n i t w a s d e f i n e d t o m i n i m i z e t h e c o s t t h a t i n c l u d e s t h e e m l o m o d e l - - p y p ’ , e e s s a l a r i e s a n d t h e e n a l t i e s o f o v e r t i m e . A t t h e s a m e t i m e i n o r d e r t o i m r o v e t h e f l e x i b i l i t o f a s s i n m e n t o f e m l o - y p p y g p , ’ t h e m o d e l a l s o t h a t t h e e m l o e e s s k i l l s a n d e x e r i e n c e c a n b e i m r o v e d b t r a i n i n a n d w o r k i n o n e e s r o o s e s p y p p y g g y p p , t a s k s . S i n c e t h e m o d e l c o n t a i n s m a n c o n d i t i o n s a l o r i t h m w i t h s o m e h e u r i s t i c s i s u s e d t o i m l e m e n t t h e s o m e e n e t i c y g p g e f f e c t i v e n e s s o f t h i s m o d e l a n d a l o r i t h m i s v e r i f i e d b t h e s i m u l a t i o n r e s u l t s . m o d e l . T h e g y , , K e w o r d s o f t w a r e m a n a e m e n t M u l t i s o f t w a r e m a n a e m e n t S c h e d u l i n a l o r i t h m, G e n e t i c a l o r i t h m r o e c t S -p g g g g g j y
计 算 机 科 学 C o m u t e r c i e n c e S p
V o l . 3 9N o . 1 2 D e c 2 0 1 2
基于时间轴的软件多项目任务调度遗传算法
肖 菁 吴 洲 ( ) 华南师范大学计算机学院 广州 5 1 0 6 3 1
摘 要 合理的调度可以在很大程度上提高人力资源在软件项目开发中的利用率 。 在研究了现有的任务调度算 法 的 基础上 , 考虑了软件开发任务的可拆分特性 , 结合员工的技 能 水 平 与 项 目 经 验 对 任 务 调 度 的 影 响 , 定义了基于时间轴 并且提出员工学习模式 , 用以动态改变员工的技能 水 平 的多项目并行调度模型 。 该模型将任务按时间单元进行拆分 , 和项目经验 , 从而提高员工分配的灵活性 , 使得满足约束下的成本开销最小化 , 其中包含员工薪水和超时任务的 开 销 。 模型分解后 , 利用遗传算法求解 , 由于模型中约束条件众 多 , 因此遗传算法中增加了各种启发式来提高算法性能。通 过仿真实例验证了模型和算法的有效性 。 关键词 软件管理 , 多项目软件管理 , 调度算法 , 遗传算法 中图法分类号 T P 3 9 文献标识码 A
X I AO J i n Z h o u WU g
( , , ) S c h o o l o f C o m u t e r S c i e n c e S o u t h C h ห้องสมุดไป่ตู้ n a N o r m a l U n i v e r s i t G u a n z h o u 5 1 0 6 3 1, C h i n a p y g
S o f t w a r e M u l t i r o e c t S c h e d u l i n G e n e t i c A l o r i t h m s B a s e d o n a T i m e l i n e M o d e l -p - j g g
A b s t r a c t e a s o n a b l e s c h e d u l i n c a n r e a t l i m r o v e t h e u t i l i z a t i o n o f t h e h u m a n r e s o u r c e s i n t h e r o c e s s o f s o f t w a r e R g g y p p , r o e c t d e v e l o m e n t . B a s e d o n t h e r e s e a r c h o f c u r r e n t t a s k s c h e d u l i n a l o r i t h m s t a k i n t h e s e a r a b l e o f s o f t w a r e d e - p j p g g g p , ’ , r o e c t r o e c t v e l o m e n t t a s k s e m l o e e s s k i l l s a n d e x e r i e n c e i n t o c o n s i d e r a t i o n t h e m u l t i c o n c u r r e n t s c h e d u l i n -p p j j p p y p g b a s e d o n t i m e l i n e w h i c h s l i t s t h e t a s k s b t i m e u n i t w a s d e f i n e d t o m i n i m i z e t h e c o s t t h a t i n c l u d e s t h e e m l o m o d e l - - p y p ’ , e e s s a l a r i e s a n d t h e e n a l t i e s o f o v e r t i m e . A t t h e s a m e t i m e i n o r d e r t o i m r o v e t h e f l e x i b i l i t o f a s s i n m e n t o f e m l o - y p p y g p , ’ t h e m o d e l a l s o t h a t t h e e m l o e e s s k i l l s a n d e x e r i e n c e c a n b e i m r o v e d b t r a i n i n a n d w o r k i n o n e e s r o o s e s p y p p y g g y p p , t a s k s . S i n c e t h e m o d e l c o n t a i n s m a n c o n d i t i o n s a l o r i t h m w i t h s o m e h e u r i s t i c s i s u s e d t o i m l e m e n t t h e s o m e e n e t i c y g p g e f f e c t i v e n e s s o f t h i s m o d e l a n d a l o r i t h m i s v e r i f i e d b t h e s i m u l a t i o n r e s u l t s . m o d e l . T h e g y , , K e w o r d s o f t w a r e m a n a e m e n t M u l t i s o f t w a r e m a n a e m e n t S c h e d u l i n a l o r i t h m, G e n e t i c a l o r i t h m r o e c t S -p g g g g g j y