摘要：为解决大规模敏捷软件项目调度问题,首先,将其分解为故事选择、故事分配和任务分配3个强耦合子问题,并引入用户故事的新增与删除、每个冲刺阶段中员工工作时长的变化等动态事件,考虑团队开发速度、任务时长和技能等约束,以最大化项目所完成用户故事总价值为目标建立大规模敏捷软件项目调度数学模型;其次,根据问题特征设计了马尔可夫决策过程,采用10个状态特征描述每个冲刺阶段开始时的敏捷调度环境,12个复合调度规则作为智能体的候选动作,并按照调度模型的目标函数定义奖励;最后,提出一种基于复合调度规则的优先经验回放双重深度Q网络算法来求解所建模型,引入双重深度Q网络(DDQN)策略和优先经验回放策略,避免深度Q网络的过估计问题,并提高经验回放池中轨迹信息的利用效率。为了验证所提算法的有效性,在6个大规模敏捷软件项目调度算例中进行了实验,分析了所提算法的收敛性。根据算法性能测度,与已有代表性算法DQN、双重深度Q网络以及仅使用单一复合调度规则的方法进行对比。结果表明:所提算法在6个不同算例中均获得了最高的平均累计奖励值。

摘要：针对敏捷软件开发中的用户故事选择和任务分配2个紧耦合子问题,考虑用户故事的新增和开发者工作时长的不确定性,构建敏捷软件项目的动态周期性调度模型,提出一种基于目标值和潜力值双指标进行分组学习的粒子群优化算法。该算法依据不同分组特征选用相异的学习对象,以提高搜索的多样性;基于投资回报率和时间利用率设计初始化和局部搜索策略,以应对环境变化并增强挖掘能力。与7种已有算法相比,所提算法能够规划出一套产出价值更大和时间利用率更高的调度方案。