采用离散烟花算法的移动群智感知异构任务分配

建立移动群智感知异构任务分配问题的数学模型，该模型考虑参与者的心理与行为过程，并引入环境信息和参与者健康状况、信誉度和测量时间等因素，通过寻找最优任务分配方案，最小化任务完成的总成本，该总成本包括补偿成本、数据损失成本和距离成本3方面。为求解该模型，提出一种引入了预测信息的离散烟花算法。该算法采用整数编码方式，利用模型中的距离和匹配度2种启发信息设计烟花爆炸算子，提出了爆炸振幅的分组线性预测策略和变异算子的自适应竞争机制。实验结果表明，与已有算法相比，所提算法在移动群智感知异构任务分配问题上能够搜索到更优的分配方案。     

考虑新技能学习机制的软件项目调度人工蜂群算法

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.