众包团队组建问题的分析与研究

发布时间：2022-01-26 01:31

　　近年来,众包模式以其高质低成本的特点极大地促进了软件工程活动的发展,例如众包软件开发、众包测试等,但任务总数量呈现日益上涨趋势,造成众包工作者挑选任务困难、任务发布者挑选候选人困难等问题。任务发布者需要在控制预算和团队规模的前提下,在数以百计的不熟悉的候选人中选择高质量的工作者组成团队完成任务。由于众包虚拟团队是成功完成众包任务的重要部分,以往的研究已经尝试应用遗传算法（GA）、交替变量法（AVM）等多种算法解决众包团队组建问题,但性能仍然有限。本文考虑工作者的能力与薪资对成功完成软件任务的影响,给出众包团队组建问题应用化的数学定义。该问题是典型的离散型组合问题,且复杂性较大,本文提出两个智能优化搜索算法CVTMaker和ESSA-rank来帮助任务发布者构造理想的虚拟众包团队。CVTMaker采用动态实数给团队方案编码,为克服（1+1）-ES容易在全局最优解附近振荡的缺点,采用AVM搜索当前最佳个体的局部空间,两者交替执行以协调算法的探索与开发的能力,进而提高算法的总体性能。相较于CVTMaker,ESSA-rank在每次迭代可搜索更多的个体,采用基于适应度值排序选择的离散重组算子,... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意义
    1.3 领域内研究现状
        1.3.1 众包任务推荐
        1.3.2 传统项目团队组建问题
        1.3.3 众包团队组建问题
    1.4 本文主要工作及创新点
    1.5 本文结构
2 众包团队组建问题分析与定义
    2.1 众包团队行为分析
        2.1.1 应用场景
        2.1.2 众包行为特点
    2.2 众包组建问题定义
    2.3 问题的讨论
    2.4 本章小结
3 混合进化策略搜索算法
    3.1 进化策略
    3.2 基于个体的进化策略(1+1)-ES
    3.3 交替变量法
    3.4 混合进化策略算法CVTMaker
    3.5 本章小结
4 自适应进化策略搜索算法
    4.1 基于种群的进化策略(μ+λ)-ES
    4.2 参数自适应机制
    4.3 参数自适应进化策略算法ESSA-rank
    4.4 算法收敛性
    4.5 本章小结
5 实验评估
    5.1 经典实例生成
    5.2 实例挖掘
    5.3 实验设计
    5.4 对比算法
    5.5 实验评估与结果分析
        5.5.1 两算法的性能研究
        5.5.2 两算法解决不同规模的问题的能力
    5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多Agent的众包任务推荐系统建模与仿真[J]. 郭伟,邱丹逸.  计算机工程与科学. 2017(05)



本文编号：3609541