参与约束的团队形成问题的研究与实现

发布时间：2017-06-07 20:13

  本文关键词：参与约束的团队形成问题的研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：团队形成问题,旨在为一个或者多个任务找到一个指定的团队来完成,这项研究已经成为当前的一个热点研究领域。该问题的主要研究目的是如何为已知项目找到一组合适的团队成员,使得项目的实施能够更加高效且项目负责人能够更均衡的进行任务分配。近年对团队形成的研究主要分为以下几个方面:怎样使团队成员之间通信开销最小,怎样使团队成本最低,怎样使得项目收益最大等。求解该类型的问题对于各类众包服务平台,在线招聘和其他各个领域都具有非常广泛的实践意义。目前,针对该问题的研究存在着明显的缺点,专家在参与项目任务的分配是均被假设能够参与所有的项目,然而,每个专家的专业程度和工作时间是完全不同的,以前的研究往往将专家所能承受的工作量忽略,这会使得各个专家之间的任务分配不均匀,导致团队合作不顺利以及项目完成受阻。在这篇论文中,我们针对以往问题的不足和缺点,提出了一个新的团队形成问题,将专家的工作时间和能承受的最大工作量考虑在内。我们首先对提出的新问题进行形式化的定义,给定一个项目集P和一个专家集X,每个项目有需要被完成的技能且每个专家拥有自己的专业技能,薪资成本和参与约束(规定每个专家能够同时参加的项目个数),问题的最优化目标是寻找到一个带参与约束的团队使其不仅能够满足项目所有技能的要求而且成本最低。我们把这个问题叫做:参与约束的团队形成问题。据研究表明,本文是第一个提出类似问题的论文。在此基础上,本文针对参与约束的团队形成问题提出了一个特例问题,该特例致力于研究当专家的参与约束大于项目个数的情况。我们证明提出的两个问题均为NP-hard问题且难近似。我们针对特例问题提出了一个精确解算法,该算法依据提出的剪枝定理设计了两个剪枝规则。同时我们针对参与约束的团队形成问题提出了三个近似算法,且每个算法均有其自身的优势。在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明:本文对精确解算法提出的两个剪枝规则,大大降低了算法过程中的迭代次数,提高算法效率,相对暴力搜索算法有明显的优势,同时,三个近似算法在寻找出符合要求的团队的同时能够满足寻找不同侧重点团队的需求,在不同的方面表现出不同的优势。
【关键词】：团队形成 任务分配 参与约束 低成本 最优化
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：C936;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符号对照表9-10
• 缩略语对照表10-13
• 第一章 绪论13-19
• 1.1 研究背景及意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-16
• 1.3 本文主要工作及创新点16
• 1.4 论文结构安排16-19
• 第二章 问题形式化定义19-27
• 2.1 问题的描述19-22
• 2.2 问题的讨论22-23
• 2.3 问题的计算复杂度23-25
• 2.3.1 PCTH问题计算复杂度证明23-24
• 2.3.2 PFTH问题计算复杂度证明24-25
• 2.4 本章小结25-27
• 第三章 参与自由的团队形成问题精确算法27-35
• 3.1 Apriori算法思想27-29
• 3.2 剪枝规则29-31
• 3.3 LPA算法描述与分析31-33
• 3.4 本章小结33-35
• 第四章 参与约束的团队形成问题近似算法35-49
• 4.1 参与约束下团队的特性35-39
• 4.1.1 专家特性35-37
• 4.1.2 团队特性37-39
• 4.2 参与约束的团队形成问题算法39-45
• 4.2.1 ProjectGreedy算法39-41
• 4.2.2 ExpertGreedy算法41-43
• 4.2.3 ExpertProjectGreedy算法43-45
• 4.3 算法时间复杂度分析45-46
• 4.3.1 ProjectGreedy算法45-46
• 4.3.2 ExpertGreedy算法46
• 4.3.3 ExpertProjectGreedy算法46
• 4.4 本章小结46-49
• 第五章 实验结果与分析49-63
• 5.1 数据集分析49-53
• 5.1.1 真实数据集分析49-52
• 5.1.2 人工数据集分析52-53
• 5.2 LPA算法性能分析53-55
• 5.3 PCTH算法的性能分析55-61
• 5.3.1 团队成本分析实验55-56
• 5.3.2 团队规模分析实验56-58
• 5.3.3 技能利用率分析实验58-59
• 5.3.4 专家参与度分析实验59-60
• 5.3.5 运行时间分析实验60-61
• 5.4 本章小结61-63
• 第六章 总结与展望63-65
• 6.1 本文总结63-64
• 6.2 未来展望64-65
• 参考文献65-69
• 致谢69-71
• 作者简介71-72

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