質(zhì)量和預(yù)算感知的移動眾包任務(wù)分配方法研究.pdf

1、隨著無線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)（如4G網(wǎng)絡(luò)）的快速發(fā)展和移動設(shè)備（如智能手機、平板電腦、PDA）的迅速普及，多種多樣的移動眾包平臺出現(xiàn)在人們的日常生活中并得以廣泛應(yīng)用，如Uber、滴滴出行、CrowdFlower、Gigwalk、Gimission、Foursquare等。與此同時，移動眾包也引起了各領(lǐng)域研究人員的廣泛關(guān)注，成為學術(shù)界一個新的研究熱點，并在理論和工程方面提出了許多具有挑戰(zhàn)性的問題。
　　任務(wù)發(fā)布者和移動工人是移動眾包中的主要

2、參與者，每個移動工人有各自的位置、軌跡，每個時空任務(wù)也都關(guān)聯(lián)著時間和位置屬性，每個眾包任務(wù)的完成總是需要多個工人的參與，但是在眾包模式下，任務(wù)的接受和執(zhí)行完全遵循自愿的原則，由工人根據(jù)自身興趣、意愿等自行決定而非強制。任務(wù)發(fā)布者關(guān)注的往往是完成任務(wù)的工人數(shù)量、工人提交結(jié)果的質(zhì)量、支付給工人的獎勵等方面;而影響工人決定的因素更為復(fù)雜，如交通路線及成本（時間、精力、金錢等）、獎勵、興趣等。因此，無論對于任務(wù)發(fā)布者，還是移動工人，任務(wù)分配是移

3、動眾包應(yīng)用和研究中的一個核心問題。但是，任務(wù)的時效性和位置分布、工人的移動性和行程路線等各種復(fù)雜多變的時空因素都為移動眾包任務(wù)分配問題的解決提出了挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的研究工作大多只針對工人數(shù)量、質(zhì)量、預(yù)算等單一約束條件下的任務(wù)分配問題，對多約束條件下的任務(wù)分配方法研究還比較少。
　　本文從任務(wù)發(fā)布者和工人的不同需求出發(fā)，針對現(xiàn)有工作的不足，對移動眾包中的任務(wù)分配問題建模，并基于此分別研究基于任務(wù)發(fā)布者的多約束任務(wù)分配問題和基于工人興趣的任

4、務(wù)分配問題。具體工作和貢獻如下:
　　1.提出了移動眾包中的任務(wù)分配問題模型。在此基礎(chǔ)上，本文分別提出了基于任務(wù)發(fā)布者的多約束任務(wù)分配問題和基于工人興趣的任務(wù)分配問題。
　　2.針對基于任務(wù)發(fā)布者的多約束任務(wù)分配問題，本文分別以任務(wù)分配質(zhì)量（時空任務(wù)被一定數(shù)量的工人完成的概率）最大化和預(yù)算最小化為優(yōu)化目標提出了兩個不同的眾包任務(wù)分配算法。通過這兩個算法計算得出的任務(wù)分配方案在滿足任務(wù)發(fā)布者對完成任務(wù)的工人數(shù)量、任務(wù)分配質(zhì)量、

5、獎勵預(yù)算等約束條件的同時，前者可以保證任務(wù)發(fā)布者獲得盡可能高的任務(wù)分配質(zhì)量，后者則可以保證任務(wù)發(fā)布者以盡可能少的預(yù)算獲得任務(wù)結(jié)果。
　　3.針對基于工人興趣的任務(wù)分配問題，本文提出了以獎勵最大化為優(yōu)化目標的分支定界算法和兩個近似算法，旨在根據(jù)移動工人的當前位置為工人分配一條執(zhí)行任務(wù)的行程路線。工人按照算法計算得出的行程路線執(zhí)行任務(wù)，不僅可以在規(guī)定的時間內(nèi)完成路線中的任務(wù)，而且可以使工人獲得盡可能多的任務(wù)獎勵。
　　4.本文采