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龙图腾网获悉福建齐飞未来科技有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的软件开发效率管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119379043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411945430.0，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于深度强化学习的软件开发效率管理系统是由吴烨;林金珠;刘雅瑜设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的软件开发效率管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的软件开发效率管理系统，涉及软件工程技术领域，包括，数据采集模块，使用项目管理工具收集软件开发数据，并进行预处理；模型构建模块，基于预处理后的软件开发数据，使用深度神经网络构建需求预测模型，预测未来的需求变化；优化建议模块，根据未来的需求变化，生成优化建议；进展监控模块，根据优化建议通过自然语言处理NLP实时监测项目进展，识别和提取需求变更信息，对需求变更进行分类；影响评估模块，根据分类后的需求变更结合当前项目的进度和资源状况，评估需求变更的影响；变更方案模块，根据需求变更的影响，生成最佳的变更方案。

本发明授权一种基于深度强化学习的软件开发效率管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的软件开发效率管理系统，其特征在于：包括，数据采集模块、模型构建模块、优化建议模块、进展监控模块、影响评估模块、变更方案模块；所述数据采集模块，使用项目管理工具收集软件开发数据，并进行预处理；所述模型构建模块，基于预处理后的软件开发数据，使用深度神经网络构建需求预测模型，预测未来的需求变化；所述优化建议模块，根据未来的需求变化，生成优化建议；所述进展监控模块，根据优化建议通过自然语言处理NLP实时监测项目进展，识别和提取需求变更信息，对需求变更进行分类；所述影响评估模块，根据分类后的需求变更结合当前项目的进度和资源状况，评估需求变更的影响；所述变更方案模块，根据需求变更的影响，生成最佳的变更方案；所述使用项目管理工具收集软件开发数据，并进行预处理，具体步骤为：使用项目管理工具Jira采集任务分配数据、完成状态数据、时间记录数据、用户故事数据和缺陷报告数据；对获取的任务分配数据、完成状态数据、时间记录数据、用户故事数据和缺陷报告数据进行数据清洗，使用平均值处理缺失值，并进行格式转换；将处理过的数据合并成完整的软件开发数据集，设定软件开发数据集为x＝{x1、x2、x3、x4、x5},其中x1表示任务分配数据，x2表示完成状态数据，x3表示时间记录数据，x4表示用户故事数据，x5表示缺陷报告数据；所述基于预处理后的软件开发数据集，使用深度神经网络构建需求预测模型，具体步骤为：定义状态空间和动作空间：St＝{x1t,x2t,x3t,x4t,x5t}；其中，St表示项目在时间t时刻的状态空间，t表示时间索引；At＝{a1,a2，...,am}；其中，At表示项目在时间t时刻的动作空间，a表示需求变更和开发资源调整操作，m表示需求变更和开发资源调整操作的索引变量；定义奖励函数RSt，At来优化需求预测，综合考虑以下因素： 其中，ΔP表示项目进度的变化，Pt表示时间t时刻的项目进度，Pt+1表示时间t+1时刻的项目进度，ΔR表示资源利用率的改进，Rt表示时间t时刻的资源利用率，Rt+1表示时间t+1时刻的资源利用率，ΔU表示需求满足度的变化，Ut表示时间t时刻的需求满足度，Ut+1表示时间t+1时刻的需求满足度；奖励函数RSt，At表达式为：RSt,At＝α1·ΔP+α2·ΔR+α3·ΔU；其中，α1表示ΔP的权重参数，α2表示ΔR的权重参数，α3表示ΔU的权重参数；根据奖励函数计算动作价值函数；所述根据奖励函数计算动作价值函数，表达式为： 其中，Q表示动作价值函数，E表示期望值，γ表示折扣因子，max表示最大值，St+1表示时间t+1时刻的状态空间，At+1表示时间t+1时刻的动作空间；所述预测未来的需求变化，具体步骤为：需求预测模型表达式为： 其中，Yt表示时间点t的需求变化预测值，i表示xit的索引变量，xit表示软件开发数据集中第i类数据在时间点t的值，βi表示回归系数，n表示xi的数量。

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