Zastosowanie wielokryterialnego algorytmu ewolucyjnego do optymalizacji czasowo-kosztowej projektów informatycznych

• Autorzy: Maciej Urbaniak

Warianty tytułu

Software Project Scheduling Including the Aspect of Time, Cost and Resources

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Harmonogramowanie projektów informatycznych, a w zasadzie tych spośród nich, których wytworem końcowym jest oprogramowanie, jest problemem specyficznym, największą bowiem rolę odgrywa w tym wypadku czynnik ludzki i kompetencje wykonawców poszczególnych czynności. Czas trwania czynności pozostaje w ścisłym związku z kosztem jej wykonania ze względu na zróżnicowanie płacowe występujące wśród specjalistów IT. W artykule zawarto model projektu informatycznego uwzględniającego aspekt czasowy, kosztowy i zasobowy oraz przedstawiono sposób rozwiązania problemu znalezienia harmonogramu optymalnego (ze względu na czas i koszt wykonania projektu) za pomocą wielokryterialnego algorytmu ewolucyjnego. (abstrakt oryginalny)

EN

Scheduling software projects is a specific problem in project scheduling. In this case the greatest role is played by the human factor and competence of each activity performer. Duration of activity is closely related to the cost of its execution because of wage differences that occur among IT specialists. The paper presents the model of IT project taking into account time, cost and resources and shows how to solve the problem of finding an optimal schedule (as regards time and cost of its execution) using the multi-criteria evolutionary algorithm. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Projektowanie systemów informatycznych; Algorytmy; Internet; Optymalizacja

EN

Information system design; Algorithms; Internet; Optimalization

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
• Rocznik: 2012
• Numer: nr 239
• Strony: 137--147

Twórcy

autor

Maciej Urbaniak

• Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Bibliografia

• Alba, E., Chicano, F.J., 2007, Software Project Management with GAs, Information Sciences, vol. 177, no. 11.
• CHAOS Summary 2009, 2009, Raport The Standish Group, Boston.
• Chen, W.N. i in., 2010, A Monte-Carlo ant Colony System for Scheduling Multi-mode Projects with Uncertainties to Optimize Cash Flows, Evolutionary Computation (CEC), 2010 IEEE Congress, Barcelona.
• Chicano, F., Luna, F., Nebro, A.J., 2011, Using Multi-objective Metaheuristics to Solve the Software, Proceedings of the 13th annual conference on Genetic and Evolutionary Computation (GECCO' 11), New York.
• Durillo, J., Nebro A., 2011,jMetal: A Java Framework for Multi-objective Optimization, Advances in Engineering Software, vol. 42.
• Filho, A. i in., 2007, Staff Scheduling Optimization in Information Technology Projects, International Conference on Service Systems and Service Management.
• Rutkowska, A., Urbaniak, M., 2010, Harmonogramowanie projektu z ograniczoną dostępnością zasobów na podstawie rozmytej charakterystyki kompetencji, w: Nowak, M, (red.), Metody i zastosowania badań operacyjnych '10, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice.
• Sanal, U.Z., 2000, A Decision Support System for Fuzzy Scheduling of Software Projects, AUTOTESTCON Proceedings, IEEE.
• Zitzler, E., Laumanns, M., Thiele, L., 2001, SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm, TIK-Report 103.