本文選題：空間眾包 + 任務(wù)分配�。� 參考：《軟件學(xué)報》2017年03期

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與O2O(offline-to-online)商業(yè)模式的發(fā)展,各類空間眾包平臺變得日益流行,如滴滴出行、百度外賣等空間眾包平臺更與人們?nèi)粘Ｉ蠲懿豢煞?在空間眾包研究中,任務(wù)分配問題更是其核心問題之一,該問題旨在研究如何將實(shí)時出現(xiàn)的空間眾包任務(wù)分配給適宜的眾包工人.但大部分現(xiàn)有研究所基于的假設(shè)過強(qiáng),存在兩類不足:(1)現(xiàn)有工作通常假設(shè)基于靜態(tài)場景,即,全部眾包任務(wù)和眾包工人的時空信息在任務(wù)分配前已完整獲知,但眾包任務(wù)與眾包工人在實(shí)際應(yīng)用中動態(tài)出現(xiàn),且需實(shí)時地對其進(jìn)行任務(wù)分配,因此,現(xiàn)存研究結(jié)果在實(shí)際應(yīng)用中缺乏可行性;(2)現(xiàn)有研究均假設(shè)僅有兩類眾包參與對象,即眾包任務(wù)與眾包工人,而忽略了第三方眾包工作地點(diǎn)對任務(wù)分配的影響.綜上所述,為彌補(bǔ)上述不足,提出了一類新型動態(tài)任務(wù)分配問題,即,空間眾包環(huán)境下的3類對象在線任務(wù)分配.該問題不但囊括了任務(wù)分配中的3類研究對象,即眾包任務(wù)、眾包工人和眾包工作地點(diǎn),而且關(guān)注動態(tài)環(huán)境.進(jìn)而設(shè)計了隨機(jī)閾值算法,給出了該算法在最差情況下的競爭比分析.采用在線學(xué)習(xí)方法進(jìn)一步優(yōu)化了隨機(jī)閾值算法,提出自適應(yīng)隨機(jī)閾值算法,并證明該優(yōu)化策略可逼近隨機(jī)閾值算法使用不同閾值所能達(dá)到的最佳效果.最終通過在真實(shí)數(shù)據(jù)集和具有不同分布人造數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的大量實(shí)驗,驗證了算法的效果與性能.
[Abstract]:With the development of mobile Internet technology and the business model of O _ 2O off line-to-online), various kinds of spatial crowdsourcing platforms have become increasingly popular, such as DiDi, Baidu takeout and other spatial crowdsourcing platforms are closely related to people's daily life.In the research of space crowdsourcing, the task assignment problem is one of its core problems, which aims to study how to assign real-time space crowdsourcing tasks to suitable crowdsourcing workers.However, most of the existing research institutes are based on too strong assumptions, and there are two types of deficiency: 1) existing work is usually based on static scenarios, that is, all crowdsourcing tasks and space-time information of crowdsourcing workers are fully known before the assignment of tasks.However, crowdsourcing tasks and crowdsourcing workers appear dynamically in practical applications and need to be assigned in real time. Therefore, the existing research results lack of feasibility in practical applications.) the existing studies assume that there are only two types of crowdsourcing participants.That is, crowdsourcing and crowdsourcing workers, ignoring the impact of third-party crowdsourcing locations on task allocation.In conclusion, in order to make up for the above deficiencies, a new dynamic task assignment problem is proposed, that is, online task assignment for three classes of objects in the environment of crowdsourcing.This problem not only includes three kinds of research objects in task assignment, that is, crowdsourcing task, crowdsourcing worker and crowdsourcing work place, but also pays attention to dynamic environment.Furthermore, the stochastic threshold algorithm is designed, and the competitive ratio analysis of the algorithm in the worst case is given.The random threshold algorithm is further optimized by online learning, and an adaptive random threshold algorithm is proposed. It is proved that the optimization strategy can approach the optimal effect of the random threshold algorithm using different thresholds.Finally, through a large number of experiments on real data sets and artificial data sets with different distributions, the effectiveness and performance of the algorithm are verified.
【作者單位】： 軟件開發(fā)環(huán)境國家重點(diǎn)實(shí)驗室(北京航空航天大學(xué));
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973)(2014CB340300) 國家自然科學(xué)基金(61502021,71531001) 軟件開發(fā)環(huán)境國家重點(diǎn)實(shí)驗室(北京航空航天大學(xué))開放課題(SKLSDE-2016ZX-13)~~
【分類號】：TP301.6

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本文編號：1757547