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Improved employee bee algorithm for team formation
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AI
DOI：10.1007/s12530-025-09688-8.png)
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摘要
En 中文
从较大的代理池（源集合）中找到一个合适的代理子集（一个团队），使该团队表现出期望的质量，这是团队组建问题的本质。该问题被公认为具有高计算复杂度，被归类为NP-hard问题。为了减少状态空间，本研究引入了包括垂直和水平约简在内的技术，这些技术将数据转换为二进制表示。为简化数据分析的数据表示，这些方法使用垂直和水平约简将数据转换为二进制格式，生成一个子图。在此基础上，采用蜜蜂优化算法的员工蜂阶段（EBP）交换操作特性，通过更易于确定具有最小通信成本（MCC）的团队，来高效优化团队通信成本。所提出的方法使用两个知名的现实世界数据集（ACM数据集和DBLP数据集）进行评估，结果表明，与现有文献中的方法（如改进的Jaya修改交换操作、改进的灰狼优化以及团队组建的状态空间约简技术）相比，该方法在ACM数据集上提升了79%，在DBLP数据集上提升了68%。这凸显了结合IEB的状态空间约简技术对团队性能的显著积极影响，特别是在通过MCC指标测量的通信效率与整体团队有效性方面的增强。
Keyword:
Team Formation
Improved Jaya Modified Swap Operation
Swap Operation
State Space Reduction techniques
期刊
IF:
2.7
论文数:
240
被引数:
1.2K
机构
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