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

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空间众包中基于位置预测的任务分配

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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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来源
《南京大学学报：自然科学版》 |2018年第2期|471-480|共10页
作者
张晨; 郭玉超; 林培光; 任威隆; 张森; 聂秀山; 任可;
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作者单位

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;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
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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