Datorstödd teknik för schemaläggning av programvaruprojekt är ett avgörande steg i programvaruutvecklingsprocessen inom den mycket konkurrenskraftiga programvaruindustrin. Problemet med programvaruprojektet Scheduling (SPS) handlar om vems beslut som gör vad under ett programvaruprojekts livstid, vilket i huvudsak involverar både folkintensiva aktiviteter och mänskliga resurser. Två stora, motstridiga mål uppstår vid schemaläggning av ett programvaruprojekt: att minska både kostnaden och varaktigheten. En strategi med flera mål är därför det naturliga sättet att hantera problemet med systemet med samlat gårdsstöd. Eftersom företag engagerar sig i större och större mjukvaruprojekt finns det ett verkligt behov av algoritmer som klarar av att hantera de enorma sökytorna. I detta papper analyserar vi skalbarheten av åtta multiobjektiva algoritmer när de tillämpas på SPS problem med hjälp av fall av ökande storlek. Algoritmerna är klassiska algoritmer från litteraturen (NSGA-II, PAES och SPEA2) och nya förslag (DEPT, MOCell, MOABC, MO-FA och GDE3). Resultaten tyder på att PAES är algoritmen med de bästa skalbarhetsfunktionerna.
Ett programvaruprojekt Schemaläggningsproblem (SPSPSP) är ett annat exempel och presenterades först i REF.
The software project scheduling problem: A scalability analysis of multi-objective metaheuristics
{'venue': 'Appl. Soft Comput.', 'journal': 'Appl. Soft Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}