Optimization 基于多变量优化分配 我最近和一个资源管理的人谈过，我们讨论了当有很多变量需要考虑的时候（可能不同的权重）给开发人员分配项目的问题，例如： 开发人员的技能和项目的技术/领域 开发商的出行偏好和项目位置 开发商的利益和项目的性质

RM人员必须定期处理的基本问题是：给定X个开发人员，其中每个开发人员都有一组唯一的属性/首选项，将他们分配给Y个项目，其中每个项目都有自己的一组唯一属性/需求

在我看来，这显然是一个非常数学化的问题；这让我想起了高中时代数和/或微积分（我不记得是哪一种）中的旧优化问题：你知道，在给定材料量的情况下，找到容器容纳最大体积的最佳尺寸

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我的问题不是关于数学，而是是否有任何软件项目/库专门用于解决此类问题。有人知道吗？

是的，有一些数学方法可以解决这类问题，而这类问题可能会被硬塞进去。这是开发人员将其视为“资源”的自然结果，就像机器零件一样，在很大程度上是可互换的，它们的个性很容易简化为简单的数值参数。你可以制定一些规则，比如

The fitness value is equal to the subject skill parameter multiplied by the square root of the reliability index.

别再为他们担心了。相同的规则可以应用于不同的开发人员、不同的主题、不同的项目规模（比如，SLOC比例因子为1.5）。不需要洞察力或真正的领导力，方程式使一切都精确且“有保证”。这种方法最好的一点是，当资源无法按照您的等式所说的方式执行时，您可以降低它们的性能分数，使其适合。如果有人已经编写了这个工具，那么你甚至不必担心数学问题

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（值得注意的是，资源管理人员似乎总是将这些指标强加给组织中的其他人——从而使他们自己的工作更容易——而不是强加给他们自己……。

是的，有数学方法可以解决这类问题，而这类问题可能会被强加给他们。这是开发人员将其视为“资源”的自然结果，就像机器零件一样，在很大程度上是可互换的，它们的个性很容易简化为简单的数值参数。你可以制定一些规则，比如

The fitness value is equal to the subject skill parameter multiplied by the square root of the reliability index.

别再为他们担心了。相同的规则可以应用于不同的开发人员、不同的主题、不同的项目规模（比如，SLOC比例因子为1.5）。不需要洞察力或真正的领导力，方程式使一切都精确且“有保证”。这种方法最好的一点是，当资源无法按照您的等式所说的方式执行时，您可以降低它们的性能分数，使其适合。如果有人已经编写了这个工具，那么你甚至不必担心数学问题

（值得注意的是，资源管理人员似乎总是将这些指标强加给组织中的其他人——从而使他们自己的工作更容易——而从不强加给他们自己……

我的问题不是数学问题，而是是否有任何专为解决此类问题而设计的软件项目/库。有人知道吗

依我拙见，我认为这是本末倒置。你首先需要弄清楚你想解决什么问题。然后，您可以寻找解决方案

例如，如果您通过为每个开发人员/项目对分配某种数字兼容性分数来制定问题，目标是最大化兼容性分数的总和，那么您就有了一个最大权重匹配问题，可以使用。方便的是，该算法是作为Google的一部分实现的

另一方面，假设您发现计算兼容性分数不可行或不合理。相反，假设每个开发人员将所有项目从最佳到最差（例如，根据偏好）进行排名，同样，每个项目将每个开发人员从最佳到最差（例如，根据对项目的适用性）进行排名。在本例中，您有一个的实例，该实例由Gale-Shapley算法求解。我没有一个指向已建立的G-S库的指针，但它足够简单，似乎很多人只是自己编写代码。

我的问题不是关于数学，而是是否有任何软件项目/库专门用于解决此类问题。有人知道吗

依我拙见，我认为这是本末倒置。你首先需要弄清楚你想解决什么问题。然后，您可以寻找解决方案

例如，如果您通过为每个开发人员/项目对分配某种数字兼容性分数来制定问题，目标是最大化兼容性分数的总和，那么您就有了一个最大权重匹配问题，可以使用。方便的是，该算法是作为Google的一部分实现的

另一方面，假设您发现计算兼容性分数不可行或不合理。相反，假设每个开发人员将所有项目从最佳到最差（例如，根据偏好）进行排名，同样，每个项目将每个开发人员从最佳到最差（例如，根据对项目的适用性）进行排名。在本例中，您有一个的实例，该实例由Gale-Shapley算法求解。我没有一个指向已建立的G-S库的指针，但它非常简单，似乎很多人只编写自己的代码。

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