软件项目资源优化调度研究

信息技术的不断进步使得软件产品的应用领域不断扩大，同时软件产品的规模也在迅速膨胀。软件产品的开发模式已由最初的手工作坊式开发逐渐转变为大规模的工程化软件开发。这使得资源调度问题逐渐成为软件项目管理的核心研究内容之一。 软件项目与传统工业项目相比具有如下两个显著特点：其一是软件项目对人力资源能力的依赖性非常高；其二是软件项目在开发过程中具有的不确定性因素较多，也就是风险较高。这两个特点决定了传统工业调度方法不能很好地适用于软件项目管理，同时也为软件项目资源优化调度问题研究提出了新的挑战。需要根据软件项目的特点研究适合的资源调度方法为软件项目管理工作提供支持。 本文的研究工作旨在通过对软件项目的结构进行分析和描述，在建立软件项目核心要素模型的基础上，考虑软件项目高人力资源能力依赖性和高风险性两大特征，由人力资源能力和风险作为驱动因素，对软件项目中人力资源和项目缓冲两大核心资源进行优化分配和调度，以提高软件项目的资源利用效率和软件项目执行的稳定性。本文的主要贡献有： （1）建立了软件项目资源优化调度研究框架QMMT和项目核心要素模型PTHR。 QMMT研究框架由问题驱动(Question Driven)，模型描述(Model Description)，方法研究(Method Research)和工具验证(Tool Validation)四个模块构成。四个模块之间既存在顺序关系也存在信息反馈机制，框架具有良好的适应性和可扩展性。实践表明，QMMT研究框架对研究软件项目资源优化调度问题具有良好的指导作用。本文中涉及软件项目资源优化调度的多个研究问题均遵循QMMT研究框架。 通过对软件项目所包含的各个要素及要素之间的关系进行定义和描述，我们建立了软件项目核心要素模型PTHR。模型对软件项目的四个要素：项目（Project）、任务（Task）、人力资源（Human Resource）、风险（Risk）以及四个要素之间的关系进行了形式化定义和描述。PTHR模型涵盖了软件项目的核心要素并具有良好的可扩展性，可以为资源优化调度中具体问题的分析、算法的设计、流程的安排以及工具开发提供底层支持。PTHR模型是本文后续方法中相关系列子模型的基础模型。 （2） 提出了软件项目中任务-人员匹配的三维匹配模型3D-THM和基于3D-THM模型的任务人员优化分配方法。 任务人员匹配是人力资源调度的基础。3D-THM（3 Dimensional model for Task Human Matching）模型通过对人力资源的技术能力、性格能力和职业规划进行描述，以及对任务的技术能力需求、性格能力需求和职业规划需求进行描述，设定相应的多因素匹配算法，为任务-人员的全面优化匹配提供支持。实验表明，3D-THM模型较好的描绘了软件项目中任务-人员优化匹配问题，能够体现软件项目的高人力资源能力依赖性。模型实例化后所得到的匹配方法和相应的原型工具可为软件项目资源优化调度以及软件过程建模提供人员优化匹配支持，能够提高项目管理人员的工作效率，提升项目人员对任务分配的满意度。 （3） 提出了基于人员可用性的人力资源调度方法。 在对任务人员进行优化匹配的基础上，通过综合考虑人力资源能力和工作时间实现了基于人员可用性的人力资源调度方法。方法结合软件项目的结构特征，建立了任务人员可用性约束模型THACM（Task Human resources Availability Constraints Model）。基于THACM模型实现了在给定资源集合、任务集合下的人力资源自动分配和项目进度的自动安排。方法可有效解决采用矩阵组织结构的企业所面临的低资源可见性问题，协助其提高人力资源的利用效率。 （4）提出了基于任务优先级的抢占式人力资源调度方法PP-HAS。 在对人力资源可用性进行考虑的基础上，为了解决多项目环境下常见的资源冲突问题，我们提出了基于任务优先级的抢占式人力资源调度方法PP-HAS（Task Priority Based Preemptive Human Resource Scheduling Method）。方法首先建立了综合考虑进度、成本、质量三方面因素的基于价值的任务优先级模型VBTPM（Value Based Task Priority Model），将该任务优先级模型与过程Agent技术结合，通过设计支持抢占的人力资源调度流程，实现了多过程Agent协商下的人力资源优化调度。方法通过抢占和再计划实现了人力资源的动态高效利用，能够为资源冲突的解决以及项目的再计划工作提供决策支持。 （5）提出了风险驱动的软件项目缓冲资源分配方法。 项目缓冲的合理分配是降低风险对项目进度造成影响的重要手段。我们在软件项目资源调度方法中加入对风险因素的考量，基于软件项目中风险的特征，建立了简化的风险模型RRM（Reduced Risk Model）。基于RRM模型提出了风险驱动的项目缓冲分配方法，旨在软件项目的执行效率和稳定性二者之间进行权衡。模拟实验的结果表明，相对于传统关键链项目管理理论中尾部集中的项目缓冲分配方法，风险驱动的项目缓冲分配方法能够在确保对项目平均执行工期产生较小影响的同时，显著降低项目执行时计划变更的发生频率。该缓冲分配方法与项目模拟工具可以帮助项目经理确定合适的项目缓冲时间长度以及缓冲分配方案，进而提高软件项目计划的可信性和执行的稳定性。

资源受限单机动态调度的并行GA算法研究

研究资源受限系统动态调度问题,针对时序约束问题提出一种并行遗传算法(PGA)。给出满足排序优先次序约束的一种基因编码方法;采用不破坏优先级可行性的交叉操作,并予以证明;建立一种并行处理机制,使搜索避免出现局优现象。在技术允许情况下,单机动态调度引入抢占式加工方式,会一定程度上提高系统的性能。通过仿真试验验证,并行GA算法可兼顾优化效果和计算效率,解决单机动态调度问题。

迁移性安慰剂效应的多模态机制 ：从痛觉到情绪的行为、ERP和fMRI研究

Although studies on placebo effect proved the placebo expectation established by pain-alleviating treatment could significantly alleviate later pain perception, or the placebo expectation established by anxiety-reducing treatment could significantly reduce the intensity of induced negative feelings, it is still unclear whether or not the placebo effect can occur in a transferable manner. That is, we still don’t know if the placebo expectation derived from pain-alleviating can significantly reduce later negative emotional arousal or not. Experiment 1: We compared the effect of the verbal expectation (purely verbal induction and without pain-alleviating reinforcement) with the reinforced expectation (building the belief in the placebo’s ataractic efficiency on unpleasant picture processing by secret reduction of the intensity of the pain-evoking stimulus) on the negative emotion. The results showed that the expectation, which was reinforced by actual analgesia, was transferable and could produce significant placebo effect on negative emotional arousal. However, the expectation that was merely induced by verbal instruction did not have such power. Experiment 2 both examined the direct analgesic effect of the placebo on the sensory pain (how strong is the pain stimulus) and emotional pain (how disturbing is the pain stimulus) and the transferable ataractic effect of the placebo on the negative emotion (how disturbing is the emotional picture stimulus), and further proved that the placebo expectation that was established from pain-reducing reinforcement not only induced significant placebo effect on pain, but also significant placebo effect on unpleasant feeling. These results support the viewpoint that the reduction of affective pain based on the conditioning mechanism plays an important role in the placebo analgesia, but can’t explain the transferred placebo effect on visual unpleasantness. Experiment 3 continued to use the paradigm of the reinforced expectation group and recorded the EEG activities, the data showed that the transferable placebo treatment was accompanied with decreased P2 amplitude and increased N2 distributed, and significant differences between the transferable placebo condition and the control condition (i.e., P2 and N2) were observed within the first 150-300 ms, a duration brief enough to rule out the possibility that differences between the two conditions merely reflect a bias “to try to please the investigator. In Experiment 4, we selected the placebo responders in the pre-experiment and let them to go through the formal fMRI scan. The results found that the transferable placebo treatment reduced the negative emotional response, emotion-responsive regions such as the amygdala, insula, anterior cingulate cortex and the thalamus showed an attenuated activation. And in the placebo condition, there was an enhanced activation in the subcollosal gyrus, which may be involved in emotional regulation. In conclusion, the transferable placebo treatment induced the reliable placebo effect on the behavior, EEG activity and bold signal, and we attempted to discuss the pychophysiological mechanism based on the positive expectancy.