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题名基于任务定价的空间众包绩效提升研究
被引量：1
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作者
邓少鸿
李玲
桂斌
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机构
长沙理工大学经济与管理学院
淮阴师范学院计算机科学与技术学院
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2019年第4期86-91,96,共7页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61803170)
国家社会科学基金一般项目(18BJY192)
江苏省高校自然科学研究面上项目(16KJB520007)
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文摘
对空间众包这一新型分布式解决方案而言,提高众包绩效是亟须解决的问题,而任务的定价策略与众包绩效的提升具有密切相关性.提出等效任务代表点的概念,研究原有任务定价规律与任务密度、会员密度、会员平均信誉度、最邻近可达距离4个因素的关系.在此基础上从发包方、平台以及接包方3个角度出发,针对任务实现的4个步骤,分别建立了多目标的任务定价模型、会员动态抢单模型、任务分配模型以及任务完成概率预测模型.进而运用TOPSIS法计算不同方案的综合评价指数,排序选取最优任务定价方案.最后将优化后的方案与原方案进行对比,在保证发包方总成本尽可能低的情况下,平台任务完成率、会员个人平均收益以及单位信誉值转换的酬金均显著提高,即众包绩效得以提升.结果验证了该模型的可行性与有效性,为空间众包平台的任务定价提供了借鉴与参考.
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关键词
空间众包
任务定价
绩效提升
多目标规划
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Keywords
crowdsourcing
task pricing
performance improvement
model
multi-object programming
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分类号
O221.6
[理学—运筹学与控制论]
F274
[经济管理—企业管理]
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题名基于纳什竞价的空间众包任务定价算法
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作者
林韦达
董红斌
赵炳旭
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机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第10期184-192,共9页
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基金
国家自然科学基金(61472095)
黑龙江省自然科学基金(LH2020F023)。
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文摘
任务定价是众包平台解决利润驱动的任务分配、最大化利润的重要步骤。然而关于工人期望的任务定价研究相对较少,现有大多数研究并不考虑工人与任务的动态需求。此外,出于工人隐私和传感器限制,获取完整的工人信息是困难的。为解决上述难题,提出了基于纳什竞价的空间众包任务定价算法。首先通过机器学习算法获取任务的价格范围,然后在价格区间上进行纳什竞价。为了解决动态供需造成的价格大幅波动问题,设计调整机制来稳定任务均价。最后为模拟纳什均衡点,采用了两种不同的梯度递减函数,来搜索匹配数最大的任务定价。分别在gMission数据集和合成数据集进行了实验,结果表明所提算法的匹配数量和任务均价分别是MCMF算法的60%和1.57倍,时间花费是MCMF算法的9.6%,验证了所提算法的有效性。
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关键词
纳什均衡
任务定价
工人期望
动态供需
不完整信息
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Keywords
Nash equilibrium
Task pricing
Worker expectations
Dynamic supply and demand
Incomplete information
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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