随机分配效果在task中的应用,公司内部代码片

ICDE2019论文简析:空间众包中的协同感知任务分配-Cooperation-Aware Task Assignment in Spatial Crowdsourcing ICDE2019论文简析:空间众包中的协同感知任务分配-Cooperation-Aware Task Assignment in Spatial Crowdsourcing 1.问题: 作者提出了一个 “具有合作意识的空间众包”概念(CA-SC); 因为大部分空间任务会受到时间限制(ps:在一栋建筑物中收集WI-FI信号的强度),并且需要许多workers合作去完成(ps:去附近多个地方发放传单... 阅读详情
//3.找出这些测试人员中需要进行的待测试的测试任务最少的
CondSetBean taskAndCSB = new CondSetBeanJustAnd();
taskAndCSB.addCondBean(new CondBeanEqual("CR_STATUS", statusId));
String columnName = null;
if (roleId.equals(TaskDefinition.ROLE_DEVELOP_TESTER)) {
columnName = "CR_DEVELOP_TESTER";
} else if (roleId.equals(TaskDefinition.ROLE_INTEGRATION_TESTER)) {
columnName = "CR_INTEGRATION_TESTER";
}
CondBeanIn taskTesterCBIforTaskAndCSB = new CondBeanIn(columnName);
taskAndCSB.addCondBean(taskTesterCBIforTaskAndCSB);
for (int i = 0; i < userRoleTB.size(); i++) {
RowBean userRoleRowBean = userRoleTB.get(i);
String userId = userRoleRowBean.getCellBeanValue("CR_USER_ID");
taskTesterCBIforTaskAndCSB.addValue(userId);
if (!testerIdArray.contains(userId)) {
testerIdArray.add(userId);//把所有测试人员全部放入集合中,通过后面的算法移除不符合要求的;
}
}
TableBean taskTB = this.baseDAO.queryForTableBean(new ClassPOJO("TN_TASK"), taskAndCSB);
Bag testerBag = new HashBag();
if (taskTB.size() > 0) {
for (int i = 0; i < taskTB.size(); i++) {
testerBag.add(taskTB.get(i).getCellBeanValue(columnName));//开发测试人员放入HashBag中统计数量
}
}
int lastTesterTaskCount = -1;
Iterator<String> iterator = testerIdArray.iterator();
ArrayList<String> theLeastTesterIdList = new ArrayList<String>();
while (iterator.hasNext()) {
String tempTesterId = (String) iterator.next();
int testerTaskCount = testerBag.getCount(tempTesterId);//读取当前测试人的待测试task数量
if (lastTesterTaskCount == -1) {
lastTesterTaskCount = testerTaskCount;
theLeastTesterIdList.add(tempTesterId);
continue;
}
//如果当前开发测试人的待测试task数量小于之前开发测试人员的待测试task数量,将之前的测试人员清空,当前测试人加入集合
if (testerTaskCount < lastTesterTaskCount) {
theLeastTesterIdList.clear();
theLeastTesterIdList.add(tempTesterId);
lastTesterTaskCount = testerTaskCount;
}else if(testerTaskCount == lastTesterTaskCount){
theLeastTesterIdList.add(tempTesterId);
}else if(testerTaskCount > lastTesterTaskCount){
}
}
//如果有多个测试人员有相同的待测试task数量,则为当前task在这些测试人员中随机分配一个
if (theLeastTesterIdList.size() > 1) {
Random random = new Random(System.currentTimeMillis());
testUserId = theLeastTesterIdList.get(random.nextInt(theLeastTesterIdList.size()));

}else if (theLeastTesterIdList.size() == 1) {
testUserId = theLeastTesterIdList.get(0);
}
在线策略迭代算法在动态路径规划与任务分配中的应用实践 在机器人、自动驾驶等复杂动态系统中,路径规划与任务分配是两大核心决策问题。传统基于模型的离线优化方法(如A*、整数规划)在面对环境不确定性和实时变化时,常因模型依赖性强、计算延迟高而受限。强化学习通过智能体与环境的持续交互,以在线学习的方式评估和改进策略,为解决此类动态决策问题提供了新范式。其中,策略迭代算法通过“评估-改进”的循环,使系统能自适应地优化长期累积奖励。Actor-Critic框架结合了策略梯度和价值学习的优势,特别适合处理高维状态和动作空间,是实现高效在线决策的关键技术。该技术价值在于能够构 阅读详情

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