[发明专利]一种基于启发式算法的Web服务众包测试任务分配方法

权利要求书

1.一种基于启发式算法的Web服务众包测试任务分配方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：请求者将多个众包工作以测试任务的形式提交众包平台，众包平台将测试任务传送给任务分配优化系统进行web服务测试任务与测试工人之间的匹配；

S2：建立至少包含测试任务属性、测试工人属性、分配因素的任务分配模型，根据任务分配模型确认该模型的目标函数和约束条件；

S3：基于任务分配模型采用HE算法进行测试任务和测试工人之间的优化分配，并根据众包平台设置的任务发布条件发布任务，并将任务信息显示给测试工人；

S4：测试工人完成相应任务后将结果反馈给众包平台，众包平台将各测试任务的完成结果进行归纳整理；

采用HE算法进行测试任务和测试工人之间优化分配采用如下方式：

随机初始化任务和测试工人的匹配过程得到初始分配解；

根据目标函数计算该初始分配解的适应度值；

将初始分配解作为父代测试工人集，对每次生成的父代测试工人进行替换，设定随机概率值，如果随机概率值大于交叉率则进行部分映射交叉，如果随机概率值小于交叉率则不交叉；

当未进行部分映射交叉时，则测试任务的父类测试工人集和交叉工人集根据工人的所属国家和所属网络环境种类数进行判断并设定种类阈值：如果父类测试工人集和交叉工人集均大于种类阈值，则选择适应度值大的一组工人作为新一代测试工人，如果有其一小于种类阈值，则选择初始解满足种类阈值的一组工人作为新一代的测试工人；

当进行部分映射交叉时则测试任务的父类测试工人集、交叉工人集和变异工人集根据工人的所属国家和网络环境种类数进行判断，若三者均满足种类阈值，则选择适应度值大的一组工人作为新一代测试工人，若存在其一满足种类阈值，则选择满足阈值的工人作为新一代测试工人，若都不满足，选择初始工人测试集作为新一代的测试工人；

所述测试任务属性至少包括任务编号、该任务在各个知识领域所需要的能力要求、完成该任务花费的最大成本以及测试任务交由执行的测试工人的数量信息；所述测试工人属性至少包括测试工人的编号、测试工人在各个知识领域内的技能水平、测试工人完成某个任务的最少报酬、测试工人对任务的接受率、测试工人所属的国家、测试工人所处的网络环境，测试工人最少可执行的任务数量和测试工人最多可执行的任务数量。

2.根据权利要求1所述的一种基于启发式算法的Web服务众包测试任务分配方法，其特征还在于：所述任务分配模型的目标函数为：

^V表示该任务分配模型的最大化任务值，其中该目标函数的约束条件为：

分配给某任务的测试工人来自不同的国家，测试工人来自国家的个数应满足：

测试工人处于不同的网络环境、测试工人来自的网络环境的个数应满足：

分配给某个任务的所有测试工人的技能值之和大于任务在该知识领域内的要求：

T表示任务的集合，m表示工人技能的类别数，_pi表示工人i接受任务的概率；

完成各测试任务的测试工人的工资要求之和小于或等于阈值：

执行每个测试任务的人数满足任务设定的测试工人个数的阈值：

每个测试工人完成的任务个数应小于或等于某个最多完成任务个数的阈值、且大于或等于某个最低完成任务个数的阈值：

其中_sik表示工人i的第k项技能值，_wij表示工人i完成任务j的报酬，_Sjk表示完成任务j所需第k项技能的最小值，_Rj表示完成任务j的最大报酬值，_ri表示是否选择该测试工人，表示分配给任务j的工人所属国家的类别数，_CTj表示分配给任务j的工人所属国家的类别数的最小值，_ASj表示分配给任务j的工人所属网络号类别数的最小值，表示分配给任务j的工人所属网络号的类别数，_wnj表示完成任务j所需的最大测试工人数，_lni表示工人i完成的最小任务数，_hni表示工人i完成的最大任务数。