基于信息技术的网络众包平台开发与研究.doc

基于信息技术的网络众包平台开发与研究摘要：随着信息技术的高速发展,众包以其灵活有效的解决问题的方式得到众多公司的青睐，在很多行业领域得到了应用，但国内众包平台的软件开发还存在诸多问题.研究了众包的实现过程，开发了基于项目管理的众包平台，并采用遗传算法，实现平台中的分包任务,实际的效果较为理想。研究开发的众包平台达到了通过软件规范项目管理的目的。关键词：众包；项目管理；遗传算法；众包平台中图分类号: TN915？34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X(2016)11?0046？04 Abstract： With the rapid development of information technology， the crowdsourcing is favored by companies due to its fle？xible and effective solution way， and applied to many fields of industry。 However， the software development of the crowdsour？cing platform in China still exists some difficulties. The implementation process of the crowdsourcing is studied to realize the development of crowdsourcing platform based on project management. The genetic algorithm is used to realize the sub？packet task in platform， and the actual effect is ideal. The researched and developed crowdsourcing platform can realize the specification of project management by means of software. Keywords： crowdsourcing; project management； genetic algorithm； crowdsourcing platform 0 引言随着互联网的迅猛发展,信息技术得到很大程度的提高，知识企业原有的创新理念已无法满足现实的需求，新的协作式的创新模式渐入佳境。企业开始利用互联网把分散在各地的技术人员集结起来，形成新的创新理念和生产方式众包。众包能最大限度地利用企业外部的资源并整合这些资源。众包（Crowdsourcing），互联网的新兴协作模式，是Howe Jeff 2006年在美国杂志连线上首次提出的1.众包是企业或组织利用互联网充分调动大众全体的创造力，使其完成项目任务的平台，是一种组织技能人才的新方式.众包平台是一个用户管理系统（CRM）,在一定的运行机制下,需要相应的信用机制才可以使得其在软件开发领域得以实现。目前，国内的相关机制不健全，众包平台的软件也存在相应的不足，基于此，本文研究设计了基于信息技术的网络众包平台，其把众包的现象描述应用到实践中，以项目管理为基础来实现该平台的研究。1 文献综述众包和互联网技术的发展具有十分密切的关系，一些专家学者意识到众包和互联网是分不开的.学者刘峰认为：为了形成满足各自利益的新的互联网新模式，人的“经验、“智慧、“知识”以及“技能”经过互联网变换为实际的收益，这就是所谓的众包模式。很多的专家学者研究得出：众包的基础是网络技术1？3，这就更加说明了众包和对计算机网络有依赖性的开放源模式有关系.通过信息系统的新视角解释众包网站的运行模式，学者韩姣红认为网站的信息系统有：报价系统、检索系统、知识系统、订购系统和交易系统4。为了提升众包的效率,不一样的信息服务模式应该和不一样的众包商业模式进行匹配。通过分析中国众包信息服务不足等现状，学者郎结宇研究了针对众包的信息服务模式5，这个模式具有用户信息层、策略方式层、服务平台层、服务产品层、信息资源层几个方面.该众包信息服务模式有信息交易服务、信息集成服务、垂直信息服务和智能知识服务几大功能。通过探究众包网络平台运行的模式，学者余世英把它分成四类模式6：第一种是现金悬赏,也就是由顾客发出任务，网站收一部分的服务费，剩下的赏金则给胜出的参与者;第二种是招标模式,是参与者依靠大概设计完成的方案以及本身的信誉等因素参与竞标，中标以后再完成接下来的任务,获取赏金；第三种是速配模式,是由需求双方相互进行配对，先抢到的就获得归属权,这样成交的几率就变大了;第四种是威客地图模式,和刘峰提出的关于人的搜索引擎大致相同，任务的发布者从人才储备库里面寻求适合的参与方完成实施的任务。学者Foodpickle通过把众包和微博相结合后，形成了一个与美食有关的实时问答的平台7.学者TopCoder通过竞争性的群体软件开发模式，用了仅仅5个月的时间就完成了美国在线AOL需要一年时间才能开发的通信后端系统8，而且最后的产品及其功能也完全可以达到客户提出的要求,且程序中每千行代码平均仅有0。98个漏洞，远远比业内每千行6个的标准低。2 平台的体系架构众包平台是一个软件平台，本文认为这样的软件平台应该架设在网络的B/S构架上实现其相应的功能.这样架构的网站的开发核心是需求分析，软件需求分析决定了完成的软件的整体架构及各项功能；需求分析的好坏直接决定了软件开发的成败。本文设计的众包软件平台是为公司及分散在各地的技术人员搭建良好的沟通及项目管理平台。公司在该平台上发出自己的项目,并根据实际需求把整个项目划分为多个子块，实现众包的发包任务;平台根据各用户提供的资料及以往项目的情况给予任务的分配；用户则登录到该系统平台上，根据自己的实际情况选择是否接包，若接包，则在指定的时间内完成任务并提交系统；系统整合各个开发人员的结果给发包公司，公司则根据这些子模块的情况再次整合，实现项目的开发.该平台上的整个项目的开发流程如图1所示.2.1 用户模块用户也就是开发人员，是整个系统中最为庞大的模块,也是整个项目开发的关键人员。用户群里所需的功能如图2所示，用户在整个平台首先是完成注册，即填写或完善个人的基本信息.个人的基本信息是平台为其分配任务的前提，是平台管理用户的凭证，所以在用户注册时,一定确保信息的真实可靠,所以在开发时，用户注册模块中加入了用户的身份证图片及采集图片的信息；现在的支付宝认证就是本人拿上身份证拍有上半身及身份证一起的清晰图片，本系统中该模块也增设了这样的功能.接包是用户完成后续功能的前提。用户登录系统后，点击接包模块进入该界面，根据发包人提供的信息,结合自身的情况选择是否接包.据此，接包模块应该具有如下功能:显示项目的详细设计要求，是否接包选择功能，与发包人沟通功能等.本系统中与发包人的沟通功能模块采用的是与QQ相类似的网页聊天模块。项目进度，若用户接受了来自公司的项目包,则需根据项目需求实现项目的开发，并将开发的情况及时反馈给发包方。项目清单是用户对自己所做项目的管理模块，系统利用这些信息对用户进行综合评价，也是系统为开发人员分配任务的参考信息。项目收入,该模块主要是对用户完成项目的收入进行管理,该模块需详细列出所完成项目的收入、总收入等信息.2。2 公司模块公司模块就是该系统平台的发包人，是系统维持正常运行的提供方，公司在整个系统平台上所需的功能及相应的信息的用例图如图3所示。公司模块中，公司登陆该系统平台，根据自己项目的情况定义不同粒度任务或支持机制，并撰写相应的项目需求实现发布任务.项目任务的发布模板是需要根据发包方为接包方提供的详细信息决定,所以在该模块的实现时通过调入Word，PDF格式的文本来实现。项目洽谈,该模块主要完成的功能是解答用户对项目需求的疑问，对用户提出的其他相关信息的解答，及跟用户就项目达成共识或者协议等，是对其他模块的补充，具有较强的灵活性、机动性等。项目进度,公司的项目什么时间做什么事，所以公司需实时了解项目的进度情况并结合进度信息做出相应的安排等.根据开发人员对进度完成的情况进行评定，在任务结束时对项目进行审核，并提交对开发人员完成项目的评价，为系统实现分包提供依据.2。3 众包平台众包平台是公司与分散开发人员的桥梁，为发包方与接包方提供一定的技术支持，所起的作用如图4所示。众包平台实现了项目的发包、项目磋商、项目的执行及项目完成、提交、审核、评价等功能，是整个过程的核心。该核心实现对用户信息的管理、公司信息的管理、实现项目任务的分配功能、规范项目的发包、接包、完成、提交、审核、评价等功能.众包平台通过软件的流程实现上述部分功能，部分功能是需要加入人为因素的,比如说用户信息的审核等，整个平台的运作就是将发包方提供的任务分发给接包方，这一块本文采用遗传算法实现,遗传算法实现的是寻找最优结果的方法，与项目分包任务寻找最合适的开发人员过程相仿，本文把遗传算法跟分包任务的过程有机的结合在一起,该模块的实现流程图如图5所示。详细实现过程如下：（1）编码方式.该模块实现的是项目任务的分配，首先根据项目任务的信息提取能完成项目的用户，对用户编号，也就是遗传算法的编码过程，本文采用的是十进制方式。(2)初始种群。种群就是算法解的集合，初始解集在本文的实现过程中采用的是随机产生的方式。(3)适应度函数。适应度值的高低是项目能否分配给该开发人员的关键因素,适应度值也就是开发人员在该平台的信誉度.信誉度的建立由开发人员项目完成情况、评价等得出.（4)选择算子.一般有适应度比例法、最佳个体保存法、排序选择法。适应度比例法通常叫做轮盘赌选择法，种群个体的选择概率和其相应的适应度值成一定比例。最佳个体保存方法的字面意思就是把最好的个体保存下来,其实在遗传算法中就是把适应度值高的个体不进行交叉，从而直接放入下一代中。排序选择方法顾名思义就是对结果通过排序得到。本文采用轮盘赌选择法作为选择算子。(5）交叉变异算子。交叉算子一般有单点交叉、多点交叉、均匀交叉。均匀交叉是一种按一定规律的交叉互换的方法。交叉算子本文采用的是单点交叉的方式实现。变异算子是对群体中的个体串的某些基因位置上的基因值作变动。遗传算法实现的分包任务的效果图如图6所示,该图是对18个人员、迭代次数设置为200实现的分包需求最优过程最优及平均适应度函数变化曲线图,图中的红线为最优适应度值变化曲线,蓝线为平均适应度值变化曲线，从图中可以看出该算法有效地实现分包任务的最优化,最优适应度值最终收敛在一个可接受的范围内，该算法可以有效地实现项目的分包任务。3 结论本文从众包的定义出发,研究基于信息技术的众包平台的开发，对平台的发包功能采用遗传算法实现自动发包的管理.对用户及公司在该平台的模块功能进行了简单的分析,通过用例图展示了其相互关系。该平台充分的展示了互联网的开放性,众包方式实现的项目开发可以有效地激发大众的创新、创造能力,满足不同用户的个性化需求，本文采用遗传算法实现了分包功能，但是利用整个平台的诚信机制、任务特征等保证项目的质量、知识产权等问题还需进一步研究.参考文献1 HOWE J。 The rise of crowdsourcing J。 Wired, 2006, 14（6）： 176？183。 2 KLEEMAN F， VOSS G G， RIEDER K. 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