近些年,眾包作為一種在開放環(huán)境下利用群體智慧來(lái)完成任務(wù)的新興模式開始備受關(guān)注。眾包的開放性吸引了大量自由工人參與其中。然而,眾包工人在選擇和執(zhí)行任務(wù)過程中通常表現(xiàn)出不利于任務(wù)高效完成的行為特性:1)選擇偏向性,工人通常優(yōu)先選擇凈收益最大的任務(wù),這會(huì)導(dǎo)致任務(wù)選擇的不平衡;2)能力變化性,工人能力隨著疲勞、注意力等因素而動(dòng)態(tài)變化,這會(huì)導(dǎo)致任務(wù)完成質(zhì)量不確定;3)不誠(chéng)實(shí)性,工人為了自身利益提供虛假的工作耗費(fèi)信息,這會(huì)導(dǎo)致工人間不良競(jìng)爭(zhēng)和任務(wù)預(yù)算超支。因此,本文從工人的選擇偏向性、能力變化性和不誠(chéng)實(shí)性這三個(gè)角度展開眾包系統(tǒng)的效益優(yōu)化問題研究,并基于多Agent技術(shù)提出了相應(yīng)的解決思路和求解算法。針對(duì)工人選擇偏向性,傳統(tǒng)方式通常采用獎(jiǎng)勵(lì)或補(bǔ)貼的方法來(lái)緩解不均衡,這往往會(huì)產(chǎn)生較大的預(yù)算開支,而本文提出一種無(wú)需額外預(yù)算的價(jià)格調(diào)節(jié)機(jī)制,由平臺(tái)隱式地調(diào)節(jié)請(qǐng)求者的任務(wù)價(jià)格,使得工人的任務(wù)選擇達(dá)到平衡并最大化社會(huì)福利。為了求解最優(yōu)的價(jià)格調(diào)整策略,本文提出一種基于定界函數(shù)和剪枝策略的分支定界算法。為了適應(yīng)大規(guī)模場(chǎng)景,本文還設(shè)計(jì)了一種基于價(jià)格轉(zhuǎn)移思想的啟發(fā)式算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,我們的方法在不同問題規(guī)模下能夠更有... 

【文章來(lái)源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：93 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 相關(guān)研究工作
        1.2.1 任務(wù)分配與定價(jià)問題
        1.2.2 任務(wù)完成質(zhì)量與個(gè)體能力檢測(cè)問題
        1.2.3 團(tuán)隊(duì)形成與機(jī)制設(shè)計(jì)問題
    1.3 研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 考慮工人選擇偏向性的眾包系統(tǒng)社會(huì)福利優(yōu)化
    2.1 引言
    2.2 相關(guān)工作
    2.3 問題描述
        2.3.1 模型構(gòu)建
        2.3.2 問題分析
    2.4 面向小規(guī)模的基于分支定界的最優(yōu)算法
        2.4.1 工人-任務(wù)映射對(duì)的組合
        2.4.2 計(jì)算重定價(jià)方案
        2.4.3 定界函數(shù)與剪枝策略
        2.4.4 算法描述
        2.4.5 加速優(yōu)化
    2.5 面向大規(guī)模的基于價(jià)格轉(zhuǎn)移的啟發(fā)式算法
        2.5.1 預(yù)先定義
        2.5.2 價(jià)格轉(zhuǎn)移
        2.5.3 算法描述
    2.6 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
        2.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        2.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    2.7 本章小結(jié)
第三章 考慮工人能力變化性的眾包任務(wù)完成質(zhì)量保障
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)工作
    3.3 問題描述
    3.4 基于POMDP模型的測(cè)試機(jī)制
        3.4.1 基于POMDP的決策模型
        3.4.2 觀察者模塊
        3.4.3 拒絕策略
        3.4.4 算法描述
    3.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
第四章 考慮工人不誠(chéng)實(shí)性的魯棒性眾包團(tuán)隊(duì)形成
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)工作
    4.3 問題描述
        4.3.1 模型構(gòu)建
        4.3.2 問題分析
    4.4 基于VCG的魯棒性團(tuán)隊(duì)形成激勵(lì)機(jī)制
        4.4.1 團(tuán)隊(duì)組建方法
        4.4.2 報(bào)酬策略
        4.4.3 理論分析
    4.5 基于貪心策略的魯棒性團(tuán)隊(duì)形成激勵(lì)機(jī)制
        4.5.1 團(tuán)隊(duì)組建方法
        4.5.2 報(bào)酬策略
        4.5.3 理論分析
    4.6 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析
        4.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.7 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 未來(lái)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]群智感知中基于反拍賣模型的眾包激勵(lì)方法[J]. 朱旋,楊麥順,安健,向樂樂,楊薔薇.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(07)
[2]眾包技術(shù)研究綜述[J]. 馮劍紅,李國(guó)良,馮建華.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2015(09)
[3]多Agent系統(tǒng)任務(wù)分配方法綜述[J]. 唐蘇妍,朱一凡,李群,雷永林.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2010(10)
[4]多機(jī)器人任務(wù)分配的研究與進(jìn)展[J]. 張崳,劉淑華.  智能系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2008(02)



本文編號(hào)：3198139