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空间众包中基于位置预测的任务分配
被引量：
4
1
作者
张晨
郭玉超
+4 位作者
林培光
任威隆
张森
聂秀山
任可
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期471-480,共10页
随着移动设备的普及和O2O(Online-To-Offline)商业模式的快速发展,越来越多的空间众包平台融入人们的日常生活中,例如滴滴出行、饿了么等等.空间众包中的一个核心问题是任务分配,主要研究如何将空间任务分配给合适的众包工人.任务分配...
随着移动设备的普及和O2O(Online-To-Offline)商业模式的快速发展,越来越多的空间众包平台融入人们的日常生活中,例如滴滴出行、饿了么等等.空间众包中的一个核心问题是任务分配,主要研究如何将空间任务分配给合适的众包工人.任务分配方式主要分为服务器分配模式(Server Assigned Task,SAT)和用户选择模式(Worker Selected Task,WST)两种模式,目前多数统一规范化的众包服务采用SAT模式,即系统主动将任务分配给任务请求位置附近的众包工人.在此任务分配模式下,众包工人和任务之间的旅行成本变得至关重要,较少的旅行成本意味着较少的响应时间和较高的任务接受率.因此提出了基于位置预测的任务分配方式,该方式不仅考虑任务和众包工人的当前位置,还考虑未来任务可能出现的位置,从而降低旅行成本和相应时间.首先设计了贪婪方法(Greedy Approach),然后在贪婪方法的基础上通过贝叶斯、支持向量机、决策树等方法预测未来任务的分布来辅助分配任务,最后在真实数据上进行的实验表明,该方法减小了在长时间内的总旅行成本,具有较好的性能.
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关键词
空间众包
任务分配
任务预测
旅行成本
Kuhn-Munkres算法
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职称材料
题名
空间众包中基于位置预测的任务分配
被引量：
4
1
作者
张晨
郭玉超
林培光
任威隆
张森
聂秀山
任可
机构
山东财经
大学
计算机
科学与技术
学院
山东省金融信息
工程
技术研究中心
山东
大学
计算机
学院
香港科技大学
计算机
与
工程
学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期471-480,共10页
基金
教育部人文社会科学研究项目(15YJAZH042)
山东省本科高校教学改革研究重点项目(2015Z058)
文摘
随着移动设备的普及和O2O(Online-To-Offline)商业模式的快速发展,越来越多的空间众包平台融入人们的日常生活中,例如滴滴出行、饿了么等等.空间众包中的一个核心问题是任务分配,主要研究如何将空间任务分配给合适的众包工人.任务分配方式主要分为服务器分配模式(Server Assigned Task,SAT)和用户选择模式(Worker Selected Task,WST)两种模式,目前多数统一规范化的众包服务采用SAT模式,即系统主动将任务分配给任务请求位置附近的众包工人.在此任务分配模式下,众包工人和任务之间的旅行成本变得至关重要,较少的旅行成本意味着较少的响应时间和较高的任务接受率.因此提出了基于位置预测的任务分配方式,该方式不仅考虑任务和众包工人的当前位置,还考虑未来任务可能出现的位置,从而降低旅行成本和相应时间.首先设计了贪婪方法(Greedy Approach),然后在贪婪方法的基础上通过贝叶斯、支持向量机、决策树等方法预测未来任务的分布来辅助分配任务,最后在真实数据上进行的实验表明,该方法减小了在长时间内的总旅行成本,具有较好的性能.
关键词
空间众包
任务分配
任务预测
旅行成本
Kuhn-Munkres算法
Keywords
spatial crowdsourcing, task assignment, task prediction, travel cost, Kuhn-Munkres algorithm
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
空间众包中基于位置预测的任务分配
张晨
郭玉超
林培光
任威隆
张森
聂秀山
任可
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
4
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