[发明专利]一种基于众创设计的设计任务数据分解方法

说明书

技术领域

本发明涉及知识任务数据处理方法，更具体地说是涉及了一种基于众创设计的设计任务数据分解方法。

背景技术

随着“互联网+”时代的到来，互联网技术不断升级，创新主体的范围也从专业的研发人员扩展到了更广泛的普通大众。互联网上存在着众多设计经验丰富的来自各学科、领域的人员和团队，形成强大的设计资源。“互联网+”方案设计充分利用这一设计资源，实现更加高效、创新的复杂定制装备方案设计。

众创设计是各领域大众群体面向任务的群组工作方式，其设计过程是由许多设计决策活动组成的，为了保证设计过程中所有设计活动有序进行，实现相关设计信息的交换和共享，使设计结果收敛于期望的目标解，对设计任务进行有效的分解是至关重要的。

如何将设计任务分解为粒度、难度合适且独立性较高的子任务，减少设计过程中不同群组之间的交互从而提高任务完成效率是目前面临的主要问题，本发明的技术方案即是为了有效地解决这个问题。

发明内容

为了解决背景技术中的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于众创设计的设计任务数据分解方法。

为了实现上述目的，本发明采用技术方案是：

1)根据需求产品的总设计任务数据，按产品-功能-结构关系逐层分解，分解至每个零部件的设计任务，并作为不可再分的基本任务；

2)将每个基本任务输入已知基本任务数据模型进行预处理，输出每两个基本任务之间的耦合度Cij(Cij表示基本任务i对基本任务j的影响程度，即基本任务j对基本任务i的依赖程度，0≤Cij≤1)和相似度Sij(Sij表示基本任务i和基本任务j之间的相似程度，0≤Sij≤1)以及每个基本任务的任务复杂度Di；

3)将基本任务按总设计任务的设计过程排列形成基本任务间的时序关系，根据基本任务间的耦合度和时序关系将总设计任务表示为任务流形式；

4)在任务流中，根据基本任务之间的逻辑关系将具有逻辑关系的前后基本任务归为同一任务集，并分为独立型、单向依赖型和复杂耦合型三类任务集；然后针对不同类的任务集采用不同方法进行分解重组，获得逻辑关系简单、粒度合适的子任务；

5)用简化后的子任务，依据子任务间的耦合度和时序关系生成新的任务流结果。

所述步骤4)具体为：

4.1)划分任务集

将任务流上有单向顺次依赖关系的多个基本任务归为一个单向依赖型任务集，将任务流上并行进行的基本任务归为一个独立型任务集；将任务流上具有双向依赖关系的多个基本任务归为一个复杂耦合型任务集，并将包含有同一基本任务的多个复杂耦合型任务集归为同一复杂耦合型任务集(即复杂耦合型任务集中某基本任务与其他多个基本任务均存在双向依赖关系，那么将某基本任务与其他多个基本任务均归为同一复杂耦合型任务集)；

4.2)聚类子任务

对于所述单向依赖型任务集中，根据任务复杂度Di聚类为粒度合适的子任务，具体是：设定复杂度阈值b，将单向依赖型任务集中的各个基本任务按照任务流顺序依次进行合并重组，使得合并后形成的集合中各个基本任务的任务复杂度Di总和小于复杂度阈值b，合并后形成的集合作为一个子任务；若出现前两个基本任务合并后的任务复杂度Di总和小于复杂度阈值，但是前三个基本任务合并后的任务复杂度Di总和大于等于复杂度阈值的情况，那么将前两个基本任务合并，第三个基本任务不能合并到与前两个基本任务一起。

对于所述独立型任务集中，根据任务相似度Sij和复杂度Di将基本任务聚类为粒度合适的子任务，具体是：设定相似度阈值f，将任务相似度大于相似度阈值f且复杂度总和小于复杂度阈值b的两个基本任务合并重组为一个子任务，否则不合并。若出现某个基本任务与其他多个基本任务间的相似度均大于相似度阈值f的情况时，应选择使总复杂度尽可能接近但小于复杂度阈值的重组方式。比如某个基本任务与另外两个基本任务间的相似度均大于相似度阈值f，但是三个基本任务的复杂度总和大于复杂度阈值b不能重组，此时应选择与这个基本任务的复杂度之和更接近复杂度阈值的基本任务进行重组；

对于所述复杂耦合型任务集根据其中基本任务间的耦合关系分解重组，并为独立型任务集或者单向依赖型任务集，实现复杂耦合关系的简化。

从所述复杂耦合型任务集分出的独立型任务集或者单向依赖型任务集，再以独立型任务集或者单向依赖型任务集本身处理方式进行处理。

对于所述复杂耦合型任务集根据其中基本任务间的耦合关系分解重组，具体为：