75、多任务多团队工单调度与本地新闻组织的知识图谱新闻推荐

多任务多团队工单调度与本地新闻组织的知识图谱新闻推荐

在当今数字化的时代，多任务多团队工单调度以及新闻推荐系统都面临着诸多挑战。前者需要在复杂的任务和团队环境中实现高效调度，而后者则要在数据有限的情况下为用户提供精准的新闻推荐。下面将详细探讨这两个方面的相关内容。

多任务多团队工单调度

在多任务多团队的工作场景中，如何高效地调度工单是一个关键问题。研究引入了NSGA - II算法来解决相关挑战，该算法基于遗传算法，旨在实现速度、准确性和效率的平衡。

• NSGA - II算法应用 ：研究聚焦于三个重点，一是引入不同的组织方式，利用NSGA - II算法解决任务调度问题；二是将NSGA - II算法应用于给定数据集，解决关键问题；三是在研究的各个部分结合多种算法。
• 存在的问题 ：研究过程中也存在一些不足。比如，主要强调了NSGA - II的原始形式及扩展定制，对其变体如稳态、并行、随机或自适应NSGA - II以及未来版本考虑较少。此外，由于硬件限制，实验在高值可配置参数下很快达到阈值边界。不过，这些因素并不影响研究的基础结果，可作为未来扩展和比较的参考。

以下是部分任务的相关信息表格：
| 任务编号 | 相关参数 |
| ---- | ---- |
| J1 | (1, 4) |
| J2 | (3, 3) |
| J3 | (4, 3) |
| J4 | (3, 4) |
| J5 | (1, 6) |
| J6 | (1, 4) |
| J7 |