文档介绍：贝叶斯网在软件项目管理中的应用
贝叶斯网在软件项目管理中的应用
摘要:项目开展过程是一个有着许多不确定因素的过程,在项目管理中,揭示该过程中状态间的关联关系,对项目状态预测和缺陷原因的界定是十分重要。利用项目进展过程中层次关系所蕴含的条件独立性,提出了一种贝叶斯推理网络模型。给出该推理网络的学习算法,使得在专家仅给出节点间的关联强度的情况下,系统通过自我学习计算出节点间的条件概率,从而实现科学严谨的推理。
关键词:项目管理;贝叶斯网;缺陷预防;状态预测
中图分类号:C93 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2013)25-0226-03
序言
由于项目过程的复杂性,其开发过程中不可避免地会出现各类问题,如设计缺陷、计划延期等。清晰界定各种缺陷的原因和对项目发展状态进行必要的预测,可大大提高项目的管理水平。掌握项目过程中的各状态间的关联关系,是甄别缺陷原因,预测项目发展状态的前提条件。因此对项目各状态间的关联关系进行研究,一直是项目管理领域关注的问题[1~4]。Karolak D [5]论述了状态预测在风险控制的重要性;在文献[1]中,作者应用因果图对项目的状态进行分析,但其因果图连接强度则是由专家直接给出,但这种方法,使得项目状态间的关系确定主观性强,而且缺乏学习的功能。
在项目开发过程中,项目状态间的关联关系是复杂,而且带有一定的不确定性,这给确定项目中的状态间的关系带来了难度。不确定性知识的表达和处理是人工智能研究的核心内容,主要处理方法包括马尔科夫网、贝叶斯网、可信度推理、模糊数学等,贝叶斯网具有数学上的一致性和严格性,但这种处理方法也存在着许多不足,如不能处理因果图中的因果循环,用条件概率表达的关系强度不直观等[6]。
在实际应用中,领域专家根据经验给出的因果图并不是真正意义上的贝叶斯因果图[7],当有多个节点对一个节点产生影响时,专家给出的其实是每个原因节点对结果结点的直接相关度,而不是复杂的条件概率。相关度虽然符合专家的一般思维习惯,但其严密性不够,直接使用相关度进行推理是缺乏数学依据,也是不准确的[7]。基于相关度的因果图也存在着学习的困难。
鉴于此,本文提出了一种表示项目状态间关系的层次结构贝叶斯因果图模型,讨论了确定项目状态关联关系的策略和学习算法,并通过事例说明其在项目管理中原因分析和状态预测中的应用。
一、网络模型
有n个节点的完全贝叶斯网,则要确定n*(n-1)个条件概率,直接通过对每个基本事件概率的计算来处理不确定性问题,是一个NP难题[8]。因此,通过直接对每个基本事件计算或指派概率的方法来确定联合概率分布是不现实的。我们需要建立适当的概率模型来处理这个问题。
机器学习是构造贝叶斯网络的重要途经,然而对于大规模贝叶斯网络,目前还没有有效的学习方法[9]。大规模贝叶斯网络难以学习的根本原因在于它没有充分使用问题域中的结构信息,它只考虑系统变量之间的独立依赖等信息,而忽视了系统中各个子系统或对象实体之间的结构信息。为了有效降低贝叶斯网络的复杂度,本文利用项目进展过程中层次关系所蕴含的条件独立性,定义了一种层次结构的贝叶斯推理网模型(如图1所示)。
层次贝叶斯推理网络模型S,可记为S=(C,Z,B,A)。
其中C:{C1,C2,…,Cn},为层次的集合