Метод оптимізації планування проектів та формування команд з використанням генетичного алгоритму

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЛисенко, С.
dc.contributor.authorМандрик, А.
dc.contributor.authorLysenko, S.
dc.contributor.authorMandryk, A.
dc.date.accessioned2024-09-13T10:10:49Z
dc.date.available2024-09-13T10:10:49Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractУ цій роботі розглянуто методологічні та практичні аспекти оптимізації планування проектів та формування команд з використанням генетичних алгоритмів. Особливий акцент зроблено на важливість правильного технічного оснащення команди, раціональності планування та бюджетування проекту. Основна мета полягає в підвищенні ефективності управління проектами, зниженні ризиків невдалих програмних проектів та підвищенні ефективності використаних ресурсів. Існуючі статистичні дані показують, що лише мала частина проектів виконується успішно, тому виникає необхідність застосування новітніх методів для підвищення їх ефективності
dc.description.abstractThis work discusses the methodological and practical aspects of optimizing project planning and team formation using genetic algorithms. Particular emphasis is placed on the importance of proper technical equipment of the team, rationality of project planning and budgeting. The main goal is to improve the efficiency of project management, reduce the risks of unsuccessful software projects, and increase the effectiveness of the resources used. Existing statistics show that only a small part of projects are successfully completed, so there is a need to apply the latest methods to improve their efficiency. In addition to exploring the possibilities of using genetic algorithms in project planning, the article also considers the methodology of their application for personnel planning. In particular, attention is focused on the accurate modeling of the mathematical features of project planning and team formation. This allows us to choose the best strategies for genetic operations such as selection, crossover, and mutation aimed at maximizing fitness over generations. These techniques allows dynamically respond to changes in project conditions, optimizing resources and task execution time. Thanks to genetic algorithms, teams can reduce project implementation time while improving the quality of tasks. Key applications include assigning tasks to employees based on their qualifications and experience. Using hybrid coding, we managed to ensure effective task planning and distribution of responsibilities among the team. Based on the tests, it was found that stochastic selection of the initial population and genetic operations play a key role in the convergence of the algorithm. In general, the studies point to numerous advantages of using genetic algorithms in the field of project planning and team building, and question the need for further research in this area.
dc.identifier.citationЛисенко С. Метод оптимізації планування проектів та формування команд з використанням генетичного алгоритму / С. Лисенко, А. Мандрик // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2024. – № 2. – С. 33-41.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/16732
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subjectоптимізація планування
dc.subjectуправління проектами
dc.subjectгенетичний алгоритм
dc.subjectформування команд
dc.subjectсфера IT
dc.subjectмоделювання
dc.subjectресурсне планування
dc.subjectтехнічне оснащення
dc.subjectбюджетування проекту
dc.subjectраціональність планування
dc.subjectoptimization of planning
dc.subjectteam formation
dc.subjectproject management
dc.subjectgenetic algorithm
dc.subjectIT sphere
dc.subjectmodeling
dc.subjectresource planning
dc.subjecttechnical equipment
dc.subjectproject budgeting
dc.subject.udc005.21:005.8:004.8.
dc.titleМетод оптимізації планування проектів та формування команд з використанням генетичного алгоритму
dc.title.alternativeA method for optimizing project planning and team formation using a genetic algorithm
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
VOTTP_2_2024 33-41 (1).pdf
Розмір:
537.36 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
ВОТТП - 2024 рік