66、构建接近最优的专家团队

构建接近最优的专家团队

在团队组建过程中，如何平衡技能覆盖度和团队成员间的距离是一个关键问题。本文将介绍一种基于模拟退火算法的团队组建方法，并通过实际数据集进行评估。

1. 团队质量评估

团队的整体质量 (Q_T) 是通过聚合技能覆盖度 (C_T) 和团队距离 (D_T) 得到的。引入权衡参数 (\alpha) 来配置覆盖度和距离的可接受组合：
[Q_T = \alpha \times C_T + (1 - \alpha) \times (1 - \frac{D_T}{D_{MAX}})]
其中，(\alpha \in [0, 1])，(D_{MAX}) 是由 (|S_R|) 个专家组成的团队在没有直接团队内边（(|E_T| = 0)）时的最大距离。当 (\alpha) 接近 1 时，顶级团队 (Top(S_R)) 将产生最高质量；当 (\alpha \to 0) 时，连接最紧密的团队将提供最佳质量。

例如，对于图 2 中的团队组建问题，当 (\alpha = 0.5) 时，三个考虑的团队的质量测量如下：
| 团队 | 技能覆盖度 (C) | 团队距离 (D) | 团队质量 (Q) |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 爱丽丝、卡罗尔和伊芙 | 1 | 12 | 0.5 |
| 爱丽丝、鲍勃和伊芙 | 1 | 9 | 0.625 |
| 爱丽丝、鲍勃和戴夫 | 0.˙8 | 3 | 0.82 |

在所有三种情况下，(D_{MAX} = 12)，因为 (3) 条边 (\times (\beta = 4) \times (max(1/w(e)) = 1) \to 1