面向任务的软件过程控制模型与约束规划研究

"这篇文档是关于人工智能领域中机器学习在软件过程控制方面的应用，主要探讨了一种面向任务的软件过程控制方法（Task-Oriented Software Process Control, TSPM）。作者构建了一个基于任务的软件过程控制模型，利用有限域约束规划来解决任务调度问题，并通过实验证明了这种方法的有效性。" 本文主要研究的是面向任务的软件过程控制方法，其背景是在信息技术不断发展的情况下，软件产品的开发过程中，软件过程控制变得愈发关键。由于软件是逻辑性产品，不同于传统实物产品，不能直接套用如CMM（Capability Maturity Model）或ISO9000等质量管理体系进行控制。因此，需要设计专门针对软件过程的控制策略。 作者提出了一个名为TSPM的模型，该模型强调任务导向的项目计划，将整个软件过程细分为一系列可管理的任务。通过有限域约束规划（Finite Domain Constraint Programming, FDCP）来建立约束模型，以生成最优的任务调度方案。在这个模型中，首先定义了组织标准软件过程模型（Organizational Standard Software Process, OSSP），并形式化描述了软件定义过程（Software Definition Process, PDP）和软件执行过程（Software Execution Process, PEP）。接着，通过度量数据分析来决定如何控制执行过程，以及如何改进组织标准过程，实现TSPM模型的持续改进和循环使用。 文章还指出，TSPM中的任务调度问题是一个NP（Non-deterministic Polynomial time）问题，具有高度复杂、动态和随机性的特点。为了解决这一问题，作者对约束规划的原理、现有资源约束问题的求解算法进行了深入研究，并提出了基于启发式算法和一致性算法，结合整数有限域优化和搜索策略的方法来解决TSPM中的任务调度问题。通过构建面向任务的软件过程控制约束模型，并进行实验验证，证明了约束规划算法在解决软件过程中的任务调度问题上的可行性和实用性。 关键词包括：软件过程、控制模型、面向任务的调度和约束规划。这篇论文可能出自北京化工大学的硕士研究生学位论文，展示了在软件工程领域中，人工智能和机器学习技术如何被应用于提升软件开发的效率和质量。