虛擬科研團隊網絡均衡模型研究

張 寧，楊 帆

（貴州財經學院 信息學院，貴陽 550004）

0 引言

虛擬科研團隊的產生和發展代表信息時代中科學研究組織形式的新動向和新趨勢，有利于科研資源的靈活配置，有利于提升項目的開發效率[1]，因此，其研究和實踐日益得到廣泛關注。所謂虛擬科研團隊，即是因要完成科研項目而組成的臨時性的團隊，隨著信息技術的發展以及協同觀念的產生，科研團隊走向了以合作協同為主導，資源共享的聯盟形式，這種聯盟形式在信息技術的支持下，打破了科研項目在合作過程中的網絡和時間的障礙，不在局限于某個特定區域，因此產生了虛擬科研團隊的組織形態。

在傳統的科研團隊構建和管理中，團隊各成員間的關系在較長時間內保持穩定，因此團隊之間的業務流程接口具有預設定、緊密耦合和良好集成的特點。隨著虛擬科研團隊的產生，可能存在短暫且不確定性的項目伙伴關系的變化，表明團隊各成員間的關系動態性增強，業務接口不是預設的、靜態的，而是動態的，難以定義的，即表示團隊知識人員和項目組構成多重關系，知識人員能夠同時參與多項項目組，產生了流量與建設成本的不確定性，本文即是在考慮人員培訓、項目建設成本的前提下，研究虛擬科研團隊網絡各層次類型知識人員數量的均衡分配資源調度，實現科研項目建設的高效性與優質性。

1 資源調度

資源調度是涉及到資源限制與處理調度的研究，一直以來，廣泛存在于生產、交通各個領域[2]。但是國內外的研究表明，各類算法中對人力資源的數量調度和排程在充分考慮各類資源限制的情況下，往往只是針對同一類研究對象，例如同一層次類的人員節點和分布，但在實際的團隊活動中，參與同一類項目的團隊人員往往也都具有不同的類型，以科研團隊而言，在協同合作的過程中，存在多種不同年齡，不同職稱，不同知識組織結構層次的知識人員，而不同類型的知識人員在參與項目的過程中，由于經歷與經驗的差別性，接受培訓和建設的層次不同，對項目的貢獻程度會產生較大的差異，因此考慮到不同層次類型的知識人員的培訓成本與建設費用等因素，比傳統只考慮一種類型的人力資源調度排程上要更具有較大的適用范圍，也較為科學和合理。

2 建立訂單流量均衡模型

虛擬科研團隊網絡的知識人員動態參與問題可以描述為，多個知識人員參與多項項目，項目的驗收時間是預先給定和固定的，調度排程的目的是確定不同項目內不同層次類型的知識人員的數量情況，由于考慮了不同層次結構的知識人員的培訓建設成本因素，所以該模型研究培訓成本因素影響下的虛擬團隊知識人員的數量安排均衡問題。

2.1 符號定義

表1 虛擬科研團隊成員數量均衡模型符號定義

2.2 模型定義

在一個穩定長期持續的虛擬科研團隊網絡內，各類知識人員存在不同的培訓成本和建設費用，假設不同類型知識人員的培訓費率為yag（a∈M*,g∈G），建設成本費用為βag（如2.1定義所示），則團隊成員數量均衡模型可以等價為如下數學規劃問題：

其中：

針對不同的知識人員知識結構類型，方程(2)代表了項目組上的知識人員數量和承載負荷成本之間的平衡關系，并保證了所有的數量都是正值，而方程(3)則是代表其中的關聯關系，繼續有：

對以上數學表達式，假設有：

2.3 算法求解

2.3.1 Frank-Wolfe算法概述[3,4]

F-W算法是Frank和Wolfe于1956年提出求解線性約束問題的一種算法。該方法現在大量用于交通路徑分配和規劃，屬于可行方向法的一種，其基本算法思想是，在每次迭代中，將目標函數線性化，通過線性規劃求得下降可行方向，然后再找到一個最優步長，在最速下降方向上截取最優步長得到下一步迭代的起點，進而沿著此方向在可行域內作一維搜索，重復迭代直至找到最優解為止[5,6]。現經過稍加改進后，用于虛擬科研團隊網絡多項目上的知識人員數量研究問題，同樣具有較好的應用意義。

2.3.2 改進后的F-W算法步驟

（1）初始化

令各類型知識人員的平均培訓成本費用初始化為：

（2）更新各類知識人員的培訓建設成本如對g類型的知識人員，計算：

（3）尋找可行方向

對每一類型g的知識人員，得到每一類型的人員數量并設

（4）計算迭代步長

用二分法求解一維極小問題

Subject to 0≤λ≤1令其解為λn。

（5）更新項目組上的知識人員數量計算：

（6）檢驗收斂性

3 結論

隨著科學研究和科學活動逐步走向國際化和信息化，研究工作人員對知識獲取需求的多元化和深度化，單一成員結構模式的科研組織形態勢必不能滿足現狀，科研團隊也需要向著定制和敏捷的方向發展，開放式的虛擬科研團隊正是可以幫助科研模式由笨拙走向靈活，打破行政職能的限制，甚至是地域、國別的限制，形成開放式的動態組合的虛擬科研團隊，達到科研資源優勢互補和有效合作。

及時準確且人力資源分配均衡的虛擬科研團隊知識人員調度排程對科研項目的高效運行有著極其重要的影響，是實現團隊知識人員調度的合理化和集成化的重要環節。研究多層次類型下多項目資源的知識人員數量均衡模型，考慮到了不同類型知識人員的培訓建設成本因素，給出了模型的求解算法，使得該模型更具有廣泛和合理的適用范圍。

[1] 華荷鋒.高校科研團隊研究:基于虛擬團隊的概念[J].現代教育科學，2005,(4).

[2] 張寧.混合資源調度的遺傳算法研究[J].貴州大學學報自然科學版，2009,(2).

[3] 徐裕生，陳誠，史向平.一類幾何規劃的Frank-wolfe算法[J].河南科技大學學報（自然科學版），2008,(29,1).

[4] 李峰,王書寧.基于Frank-Wolfe算法的路徑交通量求解方法[J].吉林大學學報（工學版），2005,(6).

[5] Yin Y F.Genetic-algorithms-based Approach for Bilevel Programming Models[J].Journal of Transportation Engineering,2000,(126).

[6] Anthony Chen,R.Jayakrishnan，Wei K.Tsai.Faster Frank-Wolfe Traffic Assignment with New Flow Update Scheme[J].Journal of Transportation Engineering,2002,128(1).