CN106203956A - 基于云计算的项目管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于云计算的项目管理系统，包括设于云端的项目管理云服务和若干通过网络访问所述项目管理云服务的终端设备，所述项目管理云服务包括项目人员信息存储模块、权限控制模块、任务管理模块和云服务资源管理模块；本发明的优点是：系统成本低，项目人员可以随时随地通过各种终端设备访问设于云端的项目管理云服务；项目管理者在制定或变更项目计划以后，或者项目人员创建或者更新任务信息后，相关人员可以获得任务信息的最新状态，从而提高了信息传达的准确性和项目人员的工作效率；可以快速获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求。

Description

基于云计算的项目管理系统

技术领域

本发明涉及项目管理系统设计领域，具体涉及基于云计算的项目管理系统。

背景技术

相关技术中的项目管理系统通常只能为项目管理者提供一些简单的计划和监控工具，却无法帮助他们将这些计划和监控信息有效传达给相关的人，在这种情况下，人们必须消耗大量的时间用于会议和其他沟通，这些会议和沟通消耗了大量时间和资源，而且难以保证信息的准确性和一致性，另外，在项目实施过程中很难为项目人员提供准确的项目状态监控信息，例如项目进度，项目的预算执行情况等。由于没有有效的工具帮助项目团队获取这些信息，人们就只能依靠自己的感觉和经验来评估这些信息，而基于主观意识产生的这些信息准确度很难保证，基于这些不准确的信息做出的项目决策无法为项目计划调整提供正确依据。

发明内容

针对上述问题，本发明提供基于云计算的项目管理系统

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

基于云计算的项目管理系统，包括设于云端的项目管理云服务和若干通过网络访问所述项目管理云服务的终端设备，所述项目管理云服务包括以下模块：

(1)项目人员信息存储模块，用于存储和编辑可以访问所述项目管理云服务的所有项目人员信息，所述项目人员信息包括项目人员姓名，联系方式，登录密码，负责内容；

(2)权限控制模块，用于从所述项目人员信息存储模块获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求；

(3)任务管理模块，用于将项目划分为多个子项目并将子项目分派到具体的项目人员负责，并允许项目人员在对应的项目或者子项目下创建任务并分派给具体的项目人员；

(4)云服务资源管理模块，用于为系统的其他模块提供相应的云服务资源，包括任务规划子模块、可信组合评估子模块和服务部署子模块，所述任务规划子模块用于对系统的其他模块对项目人员信息、项目信息、任务信息的信息处理过程进行任务规划，将复杂的信息处理过程的计算任务拆分至一组功能单一且独立的子任务，并为子任务匹配满足其需求的云端服务资源池，形成云服务组合方案，以获得信息处理过程中所需的存储资源或计算资源；所述可信组合评估子模块用于根据任务规划子模块生成的任务规划，执行云服务组合方案的评估；所述服务部署子模块用于根据可信组合评估子模块选择出的最优的云服务组合方案，自动选择相应大数据分析算法，完成云服务资源的部署。

其中，所述权限管理模块包括项目人员信息查找子模块，所述项目人员信息查找子模块用于从所述项目人员信息存储模块获取需要的项目人员信息，包括依次连接的建模单元、信息复制单元和信息查找单元，所述建模单元用于采用非结构化对等网络对云环境下的项目人员信息节点形成的覆盖网络进行建模，所述信息复制单元用于在所述覆盖网络中的各邻居节点之间进行项目人员信息的复制，所述信息查找单元用于查找并匹配满足应用需求的项目人员信息，具体为：

设x_i为非结构化对等网络中的一个对等节点，{x_i1，x_i2，...x_im}为x_i的邻居节点集，为本地资源池，为邻居节点项目人员信息池，i∈[1，n]，n为对等网络包含节点的总数，m表示邻居节点的个数，m＜n；

A、所述信息复制单元在进行项目人员信息的复制时采用基于邻居节点间的项目人员信息主动复制协议：

当x_i加入覆盖网络时，将x_i与{x_l1，x_l2，...x_lm}建立连接，x_i进一步根据中的服务信息，创建一个项目人员信息的复制消息，并将所述复制消息转发给所有邻居节点x_lm进行复制，若对等网络中的任一节点接收到一个复制消息时，根据复制消息的编号信息判断是否接收过所述复制消息，若已接收过，丢弃所述复制消息，若首次接收，则根据复制消息的项目人员信息和节点位置信息，更新中的内容，并根据复制消息的生命值，决定转发或丢弃所述复制消息，其中，项目人员信息需要定期在邻居节点之间进行同步；

B、所述信息查找单元具体执行的操作为：

设发起查询请求M_j的节点为x_j，在x_j的邻居节点集合中按照概率p_j随机挑选出的对等节点集为p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}，j∈[1，n]；

当对等节点x_i收到x_j发送的查询请求M_j时，检查和中是否含有满足查询请求M_j的项目人员信息，若是，根据所述项目人员信息和项目人员信息所在对等节点的位置信息，创建查询的响应消息并根据x_j的位置信息，将所述响应信息返回给x_j，然后将x_j的生命值减1，若x_j的生命值为0，丢弃查询请求M_j，若不为0，采用Q学习算法计算p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中各对等节点的Q值，将查询请求M_j转发给p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中Q值最大的节点，概率p_j在网络悠闲时的取值范围为(5，8]，在网络拥堵时的取值范围为[0，3)；

设定Q值的计算公式为：

$Q_{new}=Q_{old}+{\mathrm{\αQ}}_{learn}+\mathrm{\β}\×I\[\frac{N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)(T_{x_{j\mathrm{\μ}}}-{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}})}{{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}}\×T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}\]\×\frac{1+N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)}{T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}$

其中，Q_new表示Q的新值，Q_old表示Q的老值，Q_learn表示被学习的值，α表示学习速率，β表示拥塞因素，表示时刻t节点x_jμ的缓存队列中待处理的查询请求消息数，表示p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息所规定的时间，表示p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息实际所需的时间；函数I[x]在x＞0时取值为1，x≤0时取值为0，α的取值范围是[0.25，0.3]，β的取值范围是[0.45，0.5]。

其中，所述可信组合评估子模块包括评估单元和评估优化单元；所述评估单元用于评估云服务组合方案，并从中选择最优的云服务组合方案，具体为：

A、根据云端服务资源池SP_v和对应的服务质量历史记录，进行云服务组合方案的效用函数X的建模并根据应用实例初始化模型中效用函数的各参数，设由任务规划子模块获得的任务规划对应的约束为C＝{C₁，C₂，..，C_d}，每个子任务G_v对应的云端服务资源池SP_v共有m_v个服务，对于云端服务资源池SP_v中的每一个服务SP_vω，其包含的历史记录个数为L_vω，由SP_v形成的第γ个可行的云服务组合方案为CS_γ，ω∈[1，m_v]，定义模型为：

其中，为第k维度的最大值，为第k维度的最小值，d为对应于的最大维度，SP_vωR_h为隶属于SP_vω的一条历史记录，x_vω-h表示模型中效用函数的参数；

B、根据效用函数值按从小到大的顺序对各可行云服务组合方案进行排序，选择前Z个可行云服务组合方案作为优选云服务组合方案，Z的取值根据应用实例进行设定；

C、对每一组优选云服务组合方案计算其效用函数值的平均值；

D、选择效用函数值的平均值为最大的优选云服务组合方案作为最优的云服务组合方案；

所述评估优化单元能够记录优选云服务组合方案的效用函数值和最优的云服务组合方案，并将其作为样本进行学习，如果新的优选云服务组合方案已经出现过，则直接调用其函数值。

进一步地，所述基于云计算的项目管理系统还包括项目通知模块和报表生成模块，所述项目通知模块根据项目人员信息和任务信息计算出需要向项目人员发送的消息，并通过特定的渠道发送给项目人员，所述报表生成模块用于统计项目或子项目的执行情况，并生成相应执行情况的报表，供项目人员参考。

本发明的有益效果为：

1、项目人员可以随时随地通过各种终端设备访问设于云端的项目管理云服务，进而了解自己目前应该执行的各种任务；

2、项目管理者在制定或变更项目计划以后，或者项目人员创建或者更新任务信息后，相关人员可以通过项目通知模块获得任务信息的最新状态，从而大大节省了沟通时间，提高了信息传达的准确性和项目人员的工作效率；

3、设置权限控制模块，可以获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求，其中设置项目人员信息查找子模块，提高了项目人员信息获取的效率；

4、、设置云服务资源管理模块，用于对系统其它模块的信息处理最大利益化地提供满足需求的云端服务资源池，降低了系统的成本。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明各模块连接示意图；

图2是本发明云服务资源管理模块的结构示意图。

附图标记：

项目人员信息存储模块1、权限控制模块2、任务管理模块3、云服务资源管理模块4、项目通知模块5、报表生成模块6、项目人员信息查找子模块21、任务规划子模块41、可信组合评估子模块42、服务部署子模块43。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

实施例1

参见图1、图2，本实施例基于云计算的项目管理系统，包括设于云端的项目管理云服务和若干通过网络访问所述项目管理云服务的终端设备，所述项目管理云服务包括以下模块：

(1)项目人员信息存储模块1，用于存储和编辑可以访问所述项目管理云服务的所有项目人员信息，所述项目人员信息包括项目人员姓名，联系方式，登录密码，负责内容；

(2)权限控制模块2，用于从所述项目人员信息存储模块1获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求；

(3)任务管理模块3，用于将项目划分为多个子项目并将子项目分派到具体的项目人员负责，并允许项目人员在对应的项目或者子项目下创建任务并分派给具体的项目人员；

(4)云服务资源管理模块4，用于为系统的其他模块提供相应的云服务资源，包括任务规划子模块41、可信组合评估子模块42和服务部署子模块43，所述任务规划子模块41用于对系统的其他模块对项目人员信息、项目信息、任务信息的信息处理过程进行任务规划，将复杂的信息处理过程的计算任务拆分至一组功能单一且独立的子任务，并为子任务匹配满足其需求的云端服务资源池，形成云服务组合方案，以获得信息处理过程中所需的存储资源或计算资源；所述可信组合评估子模块42用于根据任务规划子模块41生成的任务规划，执行云服务组合方案的评估；所述服务部署子模块43用于根据可信组合评估子模块42选择出的最优的云服务组合方案，自动选择相应大数据分析算法，完成云服务资源的部署。

其中，所述权限管理模块包括项目人员信息查找子模块21，所述项目人员信息查找子模块21用于从所述项目人员信息存储模块1获取需要的项目人员信息，包括依次连接的建模单元、信息复制单元和信息查找单元，所述建模单元用于采用非结构化对等网络对云环境下的项目人员信息节点形成的覆盖网络进行建模，所述信息复制单元用于在所述覆盖网络中的各邻居节点之间进行项目人员信息的复制，所述信息查找单元用于查找并匹配满足应用需求的项目人员信息，具体为：

设x_i为非结构化对等网络中的一个对等节点，{x_i1，x_i2，...x_im}为x_i的邻居节点集，为本地资源池，为邻居节点项目人员信息池，i∈[1，n]，n为对等网络包含节点的总数，m表示邻居节点的个数，m＜n；

A、所述信息复制单元在进行项目人员信息的复制时采用基于邻居节点间的项目人员信息主动复制协议：

当x_i加入覆盖网络时，将x_i与{x_l1，x_l2，...x_lm}建立连接，x_i进一步根据中的服务信息，创建一个项目人员信息的复制消息，并将所述复制消息转发给所有邻居节点x_lm进行复制，若对等网络中的任一节点接收到一个复制消息时，根据复制消息的编号信息判断是否接收过所述复制消息，若已接收过，丢弃所述复制消息，若首次接收，则根据复制消息的项目人员信息和节点位置信息，更新中的内容，并根据复制消息的生命值，决定转发或丢弃所述复制消息，其中，项目人员信息需要定期在邻居节点之间进行同步；

B、所述信息查找单元具体执行的操作为：

设发起查询请求M_j的节点为x_j，在x_j的邻居节点集合中按照概率p_j随机挑选出的对等节点集为p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}，j∈[1，n]；

当对等节点x_i收到x_j发送的查询请求M_j时，检查和中是否含有满足查询请求M_j的项目人员信息，若是，根据所述项目人员信息和项目人员信息所在对等节点的位置信息，创建查询的响应消息并根据x_j的位置信息，将所述响应信息返回给x_j，然后将x_j的生命值减1，若x_j的生命值为0，丢弃查询请求M_j，若不为0，采用Q学习算法计算p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中各对等节点的Q值，将查询请求M_j转发给p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中Q值最大的节点，概率p_j在网络悠闲时的取值范围为(5，8]，在网络拥堵时的取值范围为[0，3)；

设定Q值的计算公式为：

$Q_{new}=Q_{old}+{\mathrm{\αQ}}_{learn}+\mathrm{\β}\×I\[\frac{N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)(T_{x_{j\mathrm{\μ}}}-{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}})}{{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}}\×T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}\]\×\frac{1+N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)}{T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}$

其中，Q_new表示Q的新值，Q_old表示Q的老值，Q_learn表示被学习的值，α表示学习速率，β表示拥塞因素，表示时刻t节点x_jμ的缓存队列中待处理的查询请求消息数，表示p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息所规定的时间，表示p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息实际所需的时间；函数I[x]在x＞0时取值为1，x≤0时取值为0，α的取值范围是[0.25，0.3]，β的取值范围是[0.45，0.5]。

其中，所述可信组合评估子模块42包括评估单元和评估优化单元；所述评估单元用于评估云服务组合方案，并从中选择最优的云服务组合方案，具体为：

A、根据云端服务资源池SP_v和对应的服务质量历史记录，进行云服务组合方案的效用函数X的建模并根据应用实例初始化模型中效用函数的各参数，设由任务规划子模块获得的任务规划对应的约束为C＝{C₁，C₂，..，C_d}，每个子任务G_v对应的云端服务资源池SP_v共有m_v个服务，对于云端服务资源池SP_v中的每一个服务SP_vω，其包含的历史记录个数为L_vω，由SP_v形成的第γ个可行的云服务组合方案为CS_γ，ω∈[1，m_v]，定义模型为：

其中，为第k维度的最大值，为第k维度的最小值，d为对应于的最大维度，SP_vωR_h为隶属于SP_vω的一条历史记录，x_vω-h表示模型中效用函数的参数；

B、根据效用函数值按从小到大的顺序对各可行云服务组合方案进行排序，选择前Z个可行云服务组合方案作为优选云服务组合方案，Z的取值根据应用实例进行设定；

C、对每一组优选云服务组合方案计算其效用函数值的平均值；

D、选择效用函数值的平均值为最大的优选云服务组合方案作为最优的云服务组合方案；

所述评估优化单元能够记录优选云服务组合方案的效用函数值和最优的云服务组合方案，并将其作为样本进行学习，如果新的优选云服务组合方案已经出现过，则直接调用其函数值。

其中，所述基于云计算的项目管理系统还包括项目通知模块和报表生成模块，所述项目通知模块根据项目人员信息和任务信息计算出需要向项目人员发送的消息，并通过特定的渠道发送给项目人员，所述报表生成模块用于统计项目或子项目的执行情况，并生成相应执行情况的报表，供项目人员参考。

本实施例项目人员可以随时随地通过各种终端设备访问设于云端的项目管理云服务，进而了解自己目前应该执行的各种任务；项目管理者在制定或变更项目计划以后，或者项目人员创建或者更新任务信息后，相关人员可以通过项目通知模块获得任务信息的最新状态，从而大大节省了沟通时间，提高了信息传达的准确性和项目人员的工作效率；设置云服务资源管理模块4，用于对系统其它模块的信息处理最大利益化地提供满足需求的云端服务资源池，降低了系统的成本；设置权限控制模块2，可以获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求，其中设置项目人员信息查找子模块21，提高了项目人员信息获取的效率，其中本实施例取值α＝0.25，β＝0.5，项目人员信息获取的效率提高了1.5％。

实施例2

参见图1、图2，本实施例基于云计算的项目管理系统，包括设于云端的项目管理云服务和若干通过网络访问所述项目管理云服务的终端设备，所述项目管理云服务包括以下模块：

(1)项目人员信息存储模块1，用于存储和编辑可以访问所述项目管理云服务的所有项目人员信息，所述项目人员信息包括项目人员姓名，联系方式，登录密码，负责内容；

(2)权限控制模块2，用于从所述项目人员信息存储模块1获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求；

(3)任务管理模块3，用于将项目划分为多个子项目并将子项目分派到具体的项目人员负责，并允许项目人员在对应的项目或者子项目下创建任务并分派给具体的项目人员；

(4)云服务资源管理模块4，用于为系统的其他模块提供相应的云服务资源，包括任务规划子模块41、可信组合评估子模块42和服务部署子模块43，所述任务规划子模块41用于对系统的其他模块对项目人员信息、项目信息、任务信息的信息处理过程进行任务规划，将复杂的信息处理过程的计算任务拆分至一组功能单一且独立的子任务，并为子任务匹配满足其需求的云端服务资源池，形成云服务组合方案，以获得信息处理过程中所需的存储资源或计算资源；所述可信组合评估子模块42用于根据任务规划子模块41生成的任务规划，执行云服务组合方案的评估；所述服务部署子模块43用于根据可信组合评估子模块42选择出的最优的云服务组合方案，自动选择相应大数据分析算法，完成云服务资源的部署。

其中，所述权限管理模块包括项目人员信息查找子模块21，所述项目人员信息查找子模块21用于从所述项目人员信息存储模块1获取需要的项目人员信息，包括依次连接的建模单元、信息复制单元和信息查找单元，所述建模单元用于采用非结构化对等网络对云环境下的项目人员信息节点形成的覆盖网络进行建模，所述信息复制单元用于在所述覆盖网络中的各邻居节点之间进行项目人员信息的复制，所述信息查找单元用于查找并匹配满足应用需求的项目人员信息，具体为：

设x_i为非结构化对等网络中的一个对等节点，{x_i1，x_i2，...x_im}为x_i的邻居节点集，为本地资源池，为邻居节点项目人员信息池，i∈[1，n]，n为对等网络包含节点的总数，m表示邻居节点的个数，m＜n；

A、所述信息复制单元在进行项目人员信息的复制时采用基于邻居节点间的项目人员信息主动复制协议：

当x_i加入覆盖网络时，将x_i与{x_l1，x_l2，...x_lm}建立连接，x_i进一步根据中的服务信息，创建一个项目人员信息的复制消息，并将所述复制消息转发给所有邻居节点x_lm进行复制，若对等网络中的任一节点接收到一个复制消息时，根据复制消息的编号信息判断是否接收过所述复制消息，若已接收过，丢弃所述复制消息，若首次接收，则根据复制消息的项目人员信息和节点位置信息，更新中的内容，并根据复制消息的生命值，决定转发或丢弃所述复制消息，其中，项目人员信息需要定期在邻居节点之间进行同步；

B、所述信息查找单元具体执行的操作为：

设发起查询请求M_j的节点为x_j，在x_j的邻居节点集合中按照概率p_j随机挑选出的对等节点集为p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}，j∈[1，n]；

当对等节点x_i收到x_j发送的查询请求M_j时，检查和中是否含有满足查询请求M_j的项目人员信息，若是，根据所述项目人员信息和项目人员信息所在对等节点的位置信息，创建查询的响应消息并根据x_j的位置信息，将所述响应信息返回给x_j，然后将x_j的生命值减1，若x_j的生命值为0，丢弃查询请求M_j，若不为0，采用Q学习算法计算p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中各对等节点的Q值，将查询请求M_j转发给p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中Q值最大的节点，概率p_j在网络悠闲时的取值范围为(5，8]，在网络拥堵时的取值范围为[0，3)；

设定Q值的计算公式为：

$Q_{new}=Q_{old}+{\mathrm{\αQ}}_{learn}+\mathrm{\β}\×I\[\frac{N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)(T_{x_{j\mathrm{\μ}}}-{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}})}{{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}}\×T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}\]\×\frac{1+N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)}{T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}$

其中，Q_new表示Q的新值，Q_old表示Q的老值，Q_learn表示被学习的值，α表示学习速率，β表示拥塞因素，表示时刻t节点x_jμ的缓存队列中待处理的查询请求消息数，表示p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息所规定的时间，表示p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息实际所需的时间；函数I[x]在x＞0时取值为1，x≤0时取值为0，α的取值范围是[0.25，0.3]，β的取值范围是[0.45，0.5]。

其中，所述可信组合评估子模块42包括评估单元和评估优化单元；所述评估单元用于评估云服务组合方案，并从中选择最优的云服务组合方案，具体为：

A、根据云端服务资源池SP_v和对应的服务质量历史记录，进行云服务组合方案的效用函数X的建模并根据应用实例初始化模型中效用函数的各参数，设由任务规划子模块获得的任务规划对应的约束为C＝{C₁，C₂，..，C_d}，每个子任务G_v对应的云端服务资源池SP_v共有m_v个服务，对于云端服务资源池SP_v中的每一个服务SP_vω，其包含的历史记录个数为L_vω，由SP_v形成的第γ个可行的云服务组合方案为CS_γ，ω∈[1，m_v]，定义模型为：

其中，为第k维度的最大值，为第k维度的最小值，d为对应于的最大维度，SP_vωR_h为隶属于SP_vω的一条历史记录，x_vω-h表示模型中效用函数的参数；

B、根据效用函数值按从小到大的顺序对各可行云服务组合方案进行排序，选择前Z个可行云服务组合方案作为优选云服务组合方案，Z的取值根据应用实例进行设定；

C、对每一组优选云服务组合方案计算其效用函数值的平均值；

D、选择效用函数值的平均值为最大的优选云服务组合方案作为最优的云服务组合方案；

所述评估优化单元能够记录优选云服务组合方案的效用函数值和最优的云服务组合方案，并将其作为样本进行学习，如果新的优选云服务组合方案已经出现过，则直接调用其函数值。

其中，所述基于云计算的项目管理系统还包括项目通知模块和报表生成模块，所述项目通知模块根据项目人员信息和任务信息计算出需要向项目人员发送的消息，并通过特定的渠道发送给项目人员，所述报表生成模块用于统计项目或子项目的执行情况，并生成相应执行情况的报表，供项目人员参考。

本实施例项目人员可以随时随地通过各种终端设备访问设于云端的项目管理云服务，进而了解自己目前应该执行的各种任务；项目管理者在制定或变更项目计划以后，或者项目人员创建或者更新任务信息后，相关人员可以通过项目通知模块获得任务信息的最新状态，从而大大节省了沟通时间，提高了信息传达的准确性和项目人员的工作效率；设置云服务资源管理模块4，用于对系统其它模块的信息处理最大利益化地提供满足需求的云端服务资源池，降低了系统的成本；设置权限控制模块2，可以获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求，其中设置项目人员信息查找子模块21，提高了项目人员信息获取的效率，其中本实施例取值α＝0.27，β＝0.48，项目人员信息获取的效率提高了1.3％。

实施例3

参见图1、图2，本实施例基于云计算的项目管理系统，包括设于云端的项目管理云服务和若干通过网络访问所述项目管理云服务的终端设备，所述项目管理云服务包括以下模块：

(1)项目人员信息存储模块1，用于存储和编辑可以访问所述项目管理云服务的所有项目人员信息，所述项目人员信息包括项目人员姓名，联系方式，登录密码，负责内容；

(2)权限控制模块2，用于从所述项目人员信息存储模块1获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求；

(3)任务管理模块3，用于将项目划分为多个子项目并将子项目分派到具体的项目人员负责，并允许项目人员在对应的项目或者子项目下创建任务并分派给具体的项目人员；

(4)云服务资源管理模块4，用于为系统的其他模块提供相应的云服务资源，包括任务规划子模块41、可信组合评估子模块42和服务部署子模块43，所述任务规划子模块41用于对系统的其他模块对项目人员信息、项目信息、任务信息的信息处理过程进行任务规划，将复杂的信息处理过程的计算任务拆分至一组功能单一且独立的子任务，并为子任务匹配满足其需求的云端服务资源池，形成云服务组合方案，以获得信息处理过程中所需的存储资源或计算资源；所述可信组合评估子模块42用于根据任务规划子模块41生成的任务规划，执行云服务组合方案的评估；所述服务部署子模块43用于根据可信组合评估子模块42选择出的最优的云服务组合方案，自动选择相应大数据分析算法，完成云服务资源的部署。

其中，所述权限管理模块包括项目人员信息查找子模块21，所述项目人员信息查找子模块21用于从所述项目人员信息存储模块1获取需要的项目人员信息，包括依次连接的建模单元、信息复制单元和信息查找单元，所述建模单元用于采用非结构化对等网络对云环境下的项目人员信息节点形成的覆盖网络进行建模，所述信息复制单元用于在所述覆盖网络中的各邻居节点之间进行项目人员信息的复制，所述信息查找单元用于查找并匹配满足应用需求的项目人员信息，具体为：

设x_i为非结构化对等网络中的一个对等节点，{x_i1，x_i2，...x_im}为x_i的邻居节点集，为本地资源池，为邻居节点项目人员信息池，i∈[1，n]，n为对等网络包含节点的总数，m表示邻居节点的个数，m＜n；

A、所述信息复制单元在进行项目人员信息的复制时采用基于邻居节点间的项目人员信息主动复制协议：

当x_i加入覆盖网络时，将x_i与{x_l1，x_l2，...x_lm}建立连接，x_i进一步根据中的服务信息，创建一个项目人员信息的复制消息，并将所述复制消息转发给所有邻居节点x_lm进行复制，若对等网络中的任一节点接收到一个复制消息时，根据复制消息的编号信息判断是否接收过所述复制消息，若已接收过，丢弃所述复制消息，若首次接收，则根据复制消息的项目人员信息和节点位置信息，更新中的内容，并根据复制消息的生命值，决定转发或丢弃所述复制消息，其中，项目人员信息需要定期在邻居节点之间进行同步；

B、所述信息查找单元具体执行的操作为：

设发起查询请求M_j的节点为x_j，在x_j的邻居节点集合中按照概率p_j随机挑选出的对等节点集为p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}，j∈[1，n]；

当对等节点x_i收到x_j发送的查询请求M_j时，检查和中是否含有满足查询请求M_j的项目人员信息，若是，根据所述项目人员信息和项目人员信息所在对等节点的位置信息，创建查询的响应消息并根据x_j的位置信息，将所述响应信息返回给x_j，然后将x_j的生命值减1，若x_j的生命值为0，丢弃查询请求M_j，若不为0，采用Q学习算法计算p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中各对等节点的Q值，将查询请求M_j转发给p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中Q值最大的节点，概率p_j在网络悠闲时的取值范围为(5，8]，在网络拥堵时的取值范围为[0，3)；

设定Q值的计算公式为：

$Q_{new}=Q_{old}+{\mathrm{\αQ}}_{learn}+\mathrm{\β}\×I\[\frac{N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)(T_{x_{j\mathrm{\μ}}}-{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}})}{{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}}\×T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}\]\×\frac{1+N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)}{T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}$

其中，Q_new表示Q的新值，Q_old表示Q的老值，Q_learn表示被学习的值，α表示学习速率，β表示拥塞因素，表示时刻t节点x_jμ的缓存队列中待处理的查询请求消息数，表示p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息所规定的时间，表示p_j×{x_j1，x_j2，..x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息实际所需的时间；函数I[x]在x＞0时取值为1，x≤0时取值为0，α的取值范围是[0.25，0.3]，β的取值范围是[0.45，0.5]。

其中，所述可信组合评估子模块42包括评估单元和评估优化单元；所述评估单元用于评估云服务组合方案，并从中选择最优的云服务组合方案，具体为：

A、根据云端服务资源池SP_v和对应的服务质量历史记录，进行云服务组合方案的效用函数X的建模并根据应用实例初始化模型中效用函数的各参数，设由任务规划子模块获得的任务规划对应的约束为C＝{C₁，C₂，..，C_d}，每个子任务G_v对应的云端服务资源池SP_v共有m_v个服务，对于云端服务资源池SP_v中的每一个服务SP_vω，其包含的历史记录个数为L_vω，由SP_v形成的第γ个可行的云服务组合方案为CS_γ，ω∈[1，m_v]，定义模型为：

其中，为第k维度的最大值，为第k维度的最小值，d为对应于的最大维度，SP_vωR_h为隶属于SP_vω的一条历史记录，x_vω-h表示模型中效用函数的参数；

B、根据效用函数值按从小到大的顺序对各可行云服务组合方案进行排序，选择前Z个可行云服务组合方案作为优选云服务组合方案，Z的取值根据应用实例进行设定；

C、对每一组优选云服务组合方案计算其效用函数值的平均值；

D、选择效用函数值的平均值为最大的优选云服务组合方案作为最优的云服务组合方案；

所述评估优化单元能够记录优选云服务组合方案的效用函数值和最优的云服务组合方案，并将其作为样本进行学习，如果新的优选云服务组合方案已经出现过，则直接调用其函数值。

其中，所述基于云计算的项目管理系统还包括项目通知模块和报表生成模块，所述项目通知模块根据项目人员信息和任务信息计算出需要向项目人员发送的消息，并通过特定的渠道发送给项目人员，所述报表生成模块用于统计项目或子项目的执行情况，并生成相应执行情况的报表，供项目人员参考。

本实施例项目人员可以随时随地通过各种终端设备访问设于云端的项目管理云服务，进而了解自己目前应该执行的各种任务；项目管理者在制定或变更项目计划以后，或者项目人员创建或者更新任务信息后，相关人员可以通过项目通知模块获得任务信息的最新状态，从而大大节省了沟通时间，提高了信息传达的准确性和项目人员的工作效率；设置云服务资源管理模块4，用于对系统其它模块的信息处理最大利益化地提供满足需求的云端服务资源池，降低了系统的成本；设置权限控制模块2，可以获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求，其中设置项目人员信息查找子模块21，提高了项目人员信息获取的效率，其中本实施例取值α＝0.28，β＝0.47，项目人员信息获取的效率提高了1.2％。

实施例4

参见图1、图2，本实施例基于云计算的项目管理系统，包括设于云端的项目管理云服务和若干通过网络访问所述项目管理云服务的终端设备，所述项目管理云服务包括以下模块：

(1)项目人员信息存储模块1，用于存储和编辑可以访问所述项目管理云服务的所有项目人员信息，所述项目人员信息包括项目人员姓名，联系方式，登录密码，负责内容；

(2)权限控制模块2，用于从所述项目人员信息存储模块1获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求；

(3)任务管理模块3，用于将项目划分为多个子项目并将子项目分派到具体的项目人员负责，并允许项目人员在对应的项目或者子项目下创建任务并分派给具体的项目人员；

(4)云服务资源管理模块4，用于为系统的其他模块提供相应的云服务资源，包括任务规划子模块41、可信组合评估子模块42和服务部署子模块43，所述任务规划子模块41用于对系统的其他模块对项目人员信息、项目信息、任务信息的信息处理过程进行任务规划，将复杂的信息处理过程的计算任务拆分至一组功能单一且独立的子任务，并为子任务匹配满足其需求的云端服务资源池，形成云服务组合方案，以获得信息处理过程中所需的存储资源或计算资源；所述可信组合评估子模块42用于根据任务规划子模块41生成的任务规划，执行云服务组合方案的评估；所述服务部署子模块43用于根据可信组合评估子模块42选择出的最优的云服务组合方案，自动选择相应大数据分析算法，完成云服务资源的部署。

其中，所述权限管理模块包括项目人员信息查找子模块21，所述项目人员信息查找子模块21用于从所述项目人员信息存储模块1获取需要的项目人员信息，包括依次连接的建模单元、信息复制单元和信息查找单元，所述建模单元用于采用非结构化对等网络对云环境下的项目人员信息节点形成的覆盖网络进行建模，所述信息复制单元用于在所述覆盖网络中的各邻居节点之间进行项目人员信息的复制，所述信息查找单元用于查找并匹配满足应用需求的项目人员信息，具体为：

设x_i为非结构化对等网络中的一个对等节点，{x_i1，x_i2，...x_im}为x_i的邻居节点集，为本地资源池，为邻居节点项目人员信息池，i∈[1，n]，n为对等网络包含节点的总数，m表示邻居节点的个数，m＜n；

A、所述信息复制单元在进行项目人员信息的复制时采用基于邻居节点间的项目人员信息主动复制协议：

当x_i加入覆盖网络时，将x_i与{x_l1，x_l2，...x_lm}建立连接，x_i进一步根据中的服务信息，创建一个项目人员信息的复制消息，并将所述复制消息转发给所有邻居节点x_lm进行复制，若对等网络中的任一节点接收到一个复制消息时，根据复制消息的编号信息判断是否接收过所述复制消息，若已接收过，丢弃所述复制消息，若首次接收，则根据复制消息的项目人员信息和节点位置信息，更新和的内容，并根据复制消息的生命值，决定转发或丢弃所述复制消息，其中，项目人员信息需要定期在邻居节点之间进行同步；

B、所述信息查找单元具体执行的操作为：

设发起查询请求M_j的节点为x_j，在x_j的邻居节点集合中按照概率p_j随机挑选出的对等节点集为p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}，j∈[1，n]；

当对等节点x_i收到x_j发送的查询请求M_j时，检查和中是否含有满足查询请求M_j的项目人员信息，若是，根据所述项目人员信息和项目人员信息所在对等节点的位置信息，创建查询的响应消息并根据x_j的位置信息，将所述响应信息返回给x_j，然后将x_j的生命值减1，若x_j的生命值为0，丢弃查询请求M_j，若不为0，采用Q学习算法计算p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中各对等节点的Q值，将查询请求M_j转发给p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中Q值最大的节点，概率p_j在网络悠闲时的取值范围为(5，8]，在网络拥堵时的取值范围为[0，3)；

设定Q值的计算公式为：

$Q_{new}=Q_{old}+{\mathrm{\αQ}}_{learn}+\mathrm{\β}\×I\[\frac{N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)(T_{x_{j\mathrm{\μ}}}-{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}})}{{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}}\×T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}\]\×\frac{1+N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)}{T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}$

其中，Q_new表示Q的新值，Q_old表示Q的老值，Q_learn表示被学习的值，α表示学习速率，β表示拥塞因素，表示时刻t节点x_jμ的缓存队列中待处理的查询请求消息数，表示p_j×{x_j1，x_j2，..x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息所规定的时间，表示p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息实际所需的时间；函数I[x]在x＞0时取值为1，x≤0时取值为0，α的取值范围是[0.25，0.3]，β的取值范围是[0.45，0.5]。

其中，所述可信组合评估子模块42包括评估单元和评估优化单元；所述评估单元用于评估云服务组合方案，并从中选择最优的云服务组合方案，具体为：

A、根据云端服务资源池SP_v和对应的服务质量历史记录，进行云服务组合方案的效用函数X的建模并根据应用实例初始化模型中效用函数的各参数，设由任务规划子模块获得的任务规划对应的约束为C＝{C₁，C₂，..，C_d}，每个子任务G_v对应的云端服务资源池SP_v共有m_v个服务，对于云端服务资源池SP_v中的每一个服务SP_vω，其包含的历史记录个数为L_vω，由SP_v形成的第γ个可行的云服务组合方案为CS_γ，ω∈[1，m_v]，定义模型为：

其中，为第k维度的最大值，为第k维度的最小值，d为对应于的最大维度，SP_vωR_h为隶属于SP_vω的一条历史记录，x_vω-h表示模型中效用函数的参数；

B、根据效用函数值按从小到大的顺序对各可行云服务组合方案进行排序，选择前Z个可行云服务组合方案作为优选云服务组合方案，Z的取值根据应用实例进行设定；

C、对每一组优选云服务组合方案计算其效用函数值的平均值；

D、选择效用函数值的平均值为最大的优选云服务组合方案作为最优的云服务组合方案；

所述评估优化单元能够记录优选云服务组合方案的效用函数值和最优的云服务组合方案，并将其作为样本进行学习，如果新的优选云服务组合方案已经出现过，则直接调用其函数值。

其中，所述基于云计算的项目管理系统还包括项目通知模块和报表生成模块，所述项目通知模块根据项目人员信息和任务信息计算出需要向项目人员发送的消息，并通过特定的渠道发送给项目人员，所述报表生成模块用于统计项目或子项目的执行情况，并生成相应执行情况的报表，供项目人员参考。

本实施例项目人员可以随时随地通过各种终端设备访问设于云端的项目管理云服务，进而了解自己目前应该执行的各种任务；项目管理者在制定或变更项目计划以后，或者项目人员创建或者更新任务信息后，相关人员可以通过项目通知模块获得任务信息的最新状态，从而大大节省了沟通时间，提高了信息传达的准确性和项目人员的工作效率；设置云服务资源管理模块4，用于对系统其它模块的信息处理最大利益化地提供满足需求的云端服务资源池，降低了系统的成本；设置权限控制模块2，可以获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求，其中设置项目人员信息查找子模块21，提高了项目人员信息获取的效率，其中本实施例取值α＝0.29，β＝0.46，项目人员信息获取的效率提高了1.8％。

实施例5

参见图1、图2，本实施例基于云计算的项目管理系统，包括设于云端的项目管理云服务和若干通过网络访问所述项目管理云服务的终端设备，所述项目管理云服务包括以下模块：

(1)项目人员信息存储模块1，用于存储和编辑可以访问所述项目管理云服务的所有项目人员信息，所述项目人员信息包括项目人员姓名，联系方式，登录密码，负责内容；

(2)权限控制模块2，用于从所述项目人员信息存储模块1获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求；

(3)任务管理模块3，用于将项目划分为多个子项目并将子项目分派到具体的项目人员负责，并允许项目人员在对应的项目或者子项目下创建任务并分派给具体的项目人员；

(4)云服务资源管理模块4，用于为系统的其他模块提供相应的云服务资源，包括任务规划子模块41、可信组合评估子模块42和服务部署子模块43，所述任务规划子模块41用于对系统的其他模块对项目人员信息、项目信息、任务信息的信息处理过程进行任务规划，将复杂的信息处理过程的计算任务拆分至一组功能单一且独立的子任务，并为子任务匹配满足其需求的云端服务资源池，形成云服务组合方案，以获得信息处理过程中所需的存储资源或计算资源；所述可信组合评估子模块42用于根据任务规划子模块41生成的任务规划，执行云服务组合方案的评估；所述服务部署子模块43用于根据可信组合评估子模块42选择出的最优的云服务组合方案，自动选择相应大数据分析算法，完成云服务资源的部署。

其中，所述权限管理模块包括项目人员信息查找子模块21，所述项目人员信息查找子模块21用于从所述项目人员信息存储模块1获取需要的项目人员信息，包括依次连接的建模单元、信息复制单元和信息查找单元，所述建模单元用于采用非结构化对等网络对云环境下的项目人员信息节点形成的覆盖网络进行建模，所述信息复制单元用于在所述覆盖网络中的各邻居节点之间进行项目人员信息的复制，所述信息查找单元用于查找并匹配满足应用需求的项目人员信息，具体为：

设x_i为非结构化对等网络中的一个对等节点，{x_i1，x_i2，...x_im}为x_i的邻居节点集，为本地资源池，为邻居节点项目人员信息池，i∈[1，n]，n为对等网络包含节点的总数，m表示邻居节点的个数，m＜n；

A、所述信息复制单元在进行项目人员信息的复制时采用基于邻居节点间的项目人员信息主动复制协议：

当x_i加入覆盖网络时，将x_i与{x_l1，x_l2，...x_lm}建立连接，x_i进一步根据中的服务信息，创建一个项目人员信息的复制消息，并将所述复制消息转发给所有邻居节点x_lm进行复制，若对等网络中的任一节点接收到一个复制消息时，根据复制消息的编号信息判断是否接收过所述复制消息，若已接收过，丢弃所述复制消息，若首次接收，则根据复制消息的项目人员信息和节点位置信息，更新中的内容，并根据复制消息的生命值，决定转发或丢弃所述复制消息，其中，项目人员信息需要定期在邻居节点之间进行同步；

B、所述信息查找单元具体执行的操作为：

设发起查询请求M_j的节点为x_j，在x_j的邻居节点集合中按照概率p_j随机挑选出的对等节点集为p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}，j∈[1，n]；

当对等节点x_i收到x_j发送的查询请求M_j时，检查和中是否含有满足查询请求M_j的项目人员信息，若是，根据所述项目人员信息和项目人员信息所在对等节点的位置信息，创建查询的响应消息并根据x_j的位置信息，将所述响应信息返回给x_j，然后将x_j的生命值减1，若x_j的生命值为0，丢弃查询请求M_j，若不为0，采用Q学习算法计算p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中各对等节点的Q值，将查询请求M_j转发给p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中Q值最大的节点，概率p_j在网络悠闲时的取值范围为(5，8]，在网络拥堵时的取值范围为[0，3)；

设定Q值的计算公式为：

$Q_{new}=Q_{old}+{\mathrm{\αQ}}_{learn}+\mathrm{\β}\×I\[\frac{N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)(T_{x_{j\mathrm{\μ}}}-{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}})}{{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}}\×T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}\]\×\frac{1+N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)}{T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}$

其中，Q_new表示Q的新值，Q_old表示Q的老值，Q_learn表示被学习的值，α表示学习速率，β表示拥塞因素，表示时刻t节点x_jμ的缓存队列中待处理的查询请求消息数，表示p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息所规定的时间，表示p_j×{x_j1，x_j2，...x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息实际所需的时间；函数I[x]在x＞0时取值为1，x≤0时取值为0，α的取值范围是[0.25，0.3]，β的取值范围是[0.45，0.5]。

其中，所述可信组合评估子模块42包括评估单元和评估优化单元；所述评估单元用于评估云服务组合方案，并从中选择最优的云服务组合方案，具体为：

A、根据云端服务资源池SP_v和对应的服务质量历史记录，进行云服务组合方案的效用函数X的建模并根据应用实例初始化模型中效用函数的各参数，设由任务规划子模块获得的任务规划对应的约束为C＝{C₁，C₂，..，C_d}，每个子任务G_v对应的云端服务资源池SP_v共有m_v个服务，对于云端服务资源池SP_v中的每一个服务SP_vω，其包含的历史记录个数为L_vω，由SP_v形成的第γ个可行的云服务组合方案为CS_γ，ω∈[1，m_v]，定义模型为：

其中，为第k维度的最大值，为第k维度的最小值，d为对应于的最大维度，SP_vωR_h为隶属于SP_vω的一条历史记录，x_vω-h表示模型中效用函数的参数；

B、根据效用函数值按从小到大的顺序对各可行云服务组合方案进行排序，选择前Z个可行云服务组合方案作为优选云服务组合方案，Z的取值根据应用实例进行设定；

C、对每一组优选云服务组合方案计算其效用函数值的平均值；

D、选择效用函数值的平均值为最大的优选云服务组合方案作为最优的云服务组合方案；

所述评估优化单元能够记录优选云服务组合方案的效用函数值和最优的云服务组合方案，并将其作为样本进行学习，如果新的优选云服务组合方案已经出现过，则直接调用其函数值。

其中，所述基于云计算的项目管理系统还包括项目通知模块和报表生成模块，所述项目通知模块根据项目人员信息和任务信息计算出需要向项目人员发送的消息，并通过特定的渠道发送给项目人员，所述报表生成模块用于统计项目或子项目的执行情况，并生成相应执行情况的报表，供项目人员参考。

本实施例项目人员可以随时随地通过各种终端设备访问设于云端的项目管理云服务，进而了解自己目前应该执行的各种任务；项目管理者在制定或变更项目计划以后，或者项目人员创建或者更新任务信息后，相关人员可以通过项目通知模块获得任务信息的最新状态，从而大大节省了沟通时间，提高了信息传达的准确性和项目人员的工作效率；设置云服务资源管理模块4，用于对系统其它模块的信息处理最大利益化地提供满足需求的云端服务资源池，降低了系统的成本；设置权限控制模块2，可以获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求，其中设置项目人员信息查找子模块21，提高了项目人员信息获取的效率，其中本实施例取值α＝0.3，β＝0.45，项目人员信息获取的效率提高了2％。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.基于云计算的项目管理系统，其特征在于，包括设于云端的项目管理云服务和若干通过网络访问所述项目管理云服务的终端设备，所述项目管理云服务包括以下模块：

(1)项目人员信息存储模块，用于存储和编辑可以访问所述项目管理云服务的所有项目人员信息，所述项目人员信息包括项目人员姓名，联系方式，登录密码，负责内容；

(2)权限控制模块，用于从所述项目人员信息存储模块获取需要的项目人员信息，并根据已经定义好的权限控制规则过滤项目人员对所述项目管理云服务发起的所有网络请求，

(3)任务管理模块，用于将项目划分为多个子项目并将子项目分派到具体的项目人员负责，并允许项目人员在对应的项目或者子项目下创建任务并分派给具体的项目人员；

(4)云服务资源管理模块，用于为系统的其他模块提供相应的云服务资源，包括任务规划子模块、可信组合评估子模块和服务部署子模块，所述任务规划子模块用于对系统的其他模块对项目人员信息、项目信息、任务信息的信息处理过程进行任务规划，将复杂的信息处理过程的计算任务拆分至一组功能单一且独立的子任务，并为子任务匹配满足其需求的云端服务资源池，形成云服务组合方案，以获得信息处理过程中所需的存储资源或计算资源；所述可信组合评估子模块用于根据任务规划子模块生成的任务规划，执行云服务组合方案的评估；所述服务部署子模块用于根据可信组合评估子模块选择出的最优的云服务组合方案，自动选择相应大数据分析算法，完成云服务资源的部署。

2.根据权利要求1所述的基于云计算的项目管理系统，其特征在于，还包括项目通知模块和报表生成模块，所述项目通知模块根据项目人员信息和任务信息计算出需要向项目人员发送的消息，并通过特定的渠道发送给项目人员，所述报表生成模块用于统计项目或子项目的执行情况，并生成相应执行情况的报表，供项目人员参考。

3.根据权利要求1所述的基于云计算的项目管理系统，其特征在于，所述权限控制模块包括项目人员信息查找子模块，所述项目人员信息查找子模块用于从所述项目人员信息存储模块获取需要的项目人员信息，包括依次连接的建模单元、信息复制单元和信息查找单元，所述建模单元用于采用非结构化对等网络对云环境下的项目人员信息节点形成的覆盖网络进行建模，所述信息复制单元用于在所述覆盖网络中的各邻居节点之间进行项目人员信息的复制，所述信息查找单元用于查找并匹配满足应用需求的项目人员信息。

4.根据权利要求1所述的基于云计算的项目管理系统，其特征在于，所述查找并匹配满足应用需求的项目人员信息，包括：

设x_i为非结构化对等网络中的一个对等节点，{x_i1,x_i2,…x_im}为x_i的邻居节点集，为本地资源池，为邻居节点项目人员信息池，i∈[1,n],n为对等网络包含节点的总数,m表示邻居节点的个数，m＜n；

A、所述信息复制单元在进行项目人员信息的复制时采用基于邻居节点间的项目人员信息主动复制协议：

当x_i加入覆盖网络时，将x_i与{x_l1,x_l2,…x_lm}建立连接，x_i进一步根据中的服务信息，创建一个项目人员信息的复制消息，并将所述复制消息转发给所有邻居节点x_lm进行复制，若对等网络中的任一节点接收到一个复制消息时，根据复制消息的编号信息判断是否接收过所述复制消息，若已接收过，丢弃所述复制消息，若首次接收，则根据复制消息的项目人员信息和节点位置信息，更新中的内容，并根据复制消息的生命值，决定转发或丢弃所述复制消息，其中，项目人员信息需要定期在邻居节点之间进行同步；

B、所述信息查找单元具体执行的操作为：

设发起查询请求M_j的节点为x_j,在x_j的邻居节点集合中按照概率p_j随机挑选出的对等节点集为p_j×{x_j1,x_j2,…x_jm},j∈[1,n]；

当对等节点x_i收到x_j发送的查询请求M_j时，检查和中是否含有满足查询请求M_j的项目人员信息，若是，根据所述项目人员信息和项目人员信息所在对等节点的位置信息，创建查询的响应消息并根据x_j的位置信息，将所述响应信息返回给x_j，然后将x_j的生命值减1，若x_j的生命值为0，丢弃查询请求M_j，若不为0，采用Q学习算法计算p_j×{x_j1,x_j2,…x_jm}中各对等节点的Q值，将查询请求M_j转发给p_j×{x_j1,x_j2,…x_jm}中Q值最大的节点，概率p_j在网络悠闲时的取值范围为(5,8]，在网络拥堵时的取值范围为[0,3)；

设定Q值的计算公式为：

$Q_{new}=Q_{old}+{\mathrm{\αQ}}_{learn}+\mathrm{\β}\×I\[\frac{N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)(T_{x_{j\mathrm{\μ}}}-{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}})}{{T^{\′}}_{x_{j\mathrm{\μ}}}\×T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}\]\×\frac{1+N_{x_{j\mathrm{\μ}}}\left(t\right)}{T_{x_{j\mathrm{\μ}}}}$

其中，Q_new表示Q的新值，Q_old表示Q的老值，Q_learn表示被学习的值，α表示学习速率，β表示拥塞因素，表示时刻t节点x_jμ的缓存队列中待处理的查询请求消息数，表示p_j×{x_j1,x_j2,…x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息所规定的时间，表示p_j×{x_j1,x_j2,…x_jm}中的节点x_jμ处理一条查询请求消息实际所需的时间；函数I[x]在x>0时取值为1，x≤0时取值为0，α的取值范围是[0.25,0.3]，β的取值范围是[0.45,0.5]；

5.根据权利要求1所述的基于云计算的项目管理系统，其特征在于，所述可信组合评估子模块包括评估单元和评估优化单元；所述评估单元用于评估云服务组合方案，并从中选择最优的云服务组合方案，具体为：

A、根据云端服务资源池SP_v和对应的服务质量历史记录，进行云服务组合方案的效用函数X的建模并根据应用实例初始化模型中效用函数的各参数，设由任务规划子模块获得的任务规划对应的约束为C＝{C₁,C₂,..,C_d},每个子任务G_v对应的云端服务资源池SP_v共有m_v个服务，对于云端服务资源池SP_v中的每一个服务SP_vω，其包含的历史记录个数为L_vω，由SP_v形成的第γ个可行的云服务组合方案为CS_γ，ω∈[1,m_v]，定义模型为：

其中，为第k维度的最大值，为第k维度的最小值，d为对应于的最大维度，SP_vωR_h为隶属于SP_vω的一条历史记录，x_vω-h表示模型中效用函数的参数；

B、根据效用函数值按从小到大的顺序对各可行云服务组合方案进行排序，选择前Z个可行云服务组合方案作为优选云服务组合方案，Z的取值根据应用实例进行设定；

C、对每一组优选云服务组合方案计算其效用函数值的平均值；

D、选择效用函数值的平均值为最大的优选云服务组合方案作为最优的云服务组合方案；

所述评估优化单元能够记录优选云服务组合方案的效用函数值和最优的云服务组合方案，并将其作为样本进行学习，如果新的优选云服务组合方案已经出现过，则直接调用其函数值。