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基于单目标优化的众包任务定价模型

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  • 万方数据
该文针对"拍照赚钱"APP的众包任务定价问题,考虑区域定价的差异下,基于曲线拟合工具和K-Means聚类分析算法,通过SPSS软件综合分析得出众包任务价格与区域生活水平、 时间成本、 人均任务数和任务难度系数等因素之间的定价规律,建立了以任务价格为决策变量、 以众包平台利润限度为约束条件、 以区域任务完成率最大化为目标的单目标优化模型,并建立了新的任务定价方案.在考虑将任务打包发布情况下,对定价模型进行修正,通过蒙特卡洛模拟法,给出模拟的实施效果.
Pricing Model of Crowdsourced Tasks Based on Single -Objective Optimizing Model

王依凡、叶宏达、邱子杰、王志勇

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电子科技大学 计算机科学与工程学院, 四川 成都 611731

电子科技大学 信息与通信工程学院, 四川 成都 611731

电子科技大学 数学科学学院, 四川 成都 611731

曲线拟合 K-Means聚类算法 单目标优化模型 蒙特卡洛算法 任务完成率

国家自然科学基金中央高校基本业务费

11301058ZYGX2015J103

2018

实验科学与技术
四川省高教学会,电子科技大学

实验科学与技术

影响因子：0.762
ISSN：1672-4550
年,卷(期)：2018.16(5)
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