空間眾包由工人、任務請求者和平臺組成,有效的任務分配算法能夠兼顧三方利益,實現(xiàn)分配效果全局最優(yōu)。任務分配問題最大的難點在于動態(tài)性,任務是隨機出現(xiàn)且有時效性,工人自由地加入或離開,導致平臺無法及時獲取工人和任務相關信息,增加任務分配的難度。如何在動態(tài)情況下實現(xiàn)更好的任務分配效果,仍然是一個尚未完全解決的問題。本文針對該問題開展了以下工作:首先,針對空間眾包模型理想化問題,本文結合應用背景,提出合理的工人和任務模型。為工人增加技能屬性,任務增加類型屬性,根據(jù)二者匹配程度賦予不同的分數(shù),在此基礎上將其建模為一個以最大化任務分配總分數(shù)為目標,受工人和任務時間和空間約束的優(yōu)化問題。采用批處理模式進行任務分配,在每個時間片,將最大分數(shù)問題轉化為二分圖匹配問題。其次,針對批處理模式下任務分配局部最優(yōu)的問題,本文提出基于預測的任務分配算法,即在任務分配中,通過歷史數(shù)據(jù)對未來時間片的任務分布情況進行預測,使工人不斷地出現(xiàn)在任務較多的區(qū)域,提升任務分配的效果。再次,由于工人會有欺騙行為,導致任務完成存在失敗的概率,本文提出可靠性來衡量任務完成概率。可靠性定義包含工人可信度、任務類型和工人技能匹配程度。工人...

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內容
    1.4 論文組織結構
2 空間眾包介紹
    2.1 空間眾包的概念
    2.2 空間眾包的研究方向分類
    2.3 空間眾包任務分配算法
    2.4 本章小結
3 空間眾包模型及相關定義
    3.1 空間眾包任務
    3.2 空間眾包工人
    3.3 最大分數(shù)任務分配(MSA)問題
    3.4 任務分配可靠性
    3.5 本章小結
4 任務分配算法研究
    4.1 算法框架
    4.2 基礎算法(BASIC)
    4.3 最短距離優(yōu)先算法(CDP)
    4.4 最小位置熵優(yōu)先算法(LLEP)
    4.5 基于預測的任務分配算法(MNTP)
    4.6 基于可靠性的任務分配算法(HRP)
    4.7 本章小結
5 實驗與結果分析
    5.1 實驗設置
        5.1.1 實驗環(huán)境
        5.1.2 實驗數(shù)據(jù)
        5.1.3 評價標準
    5.2 任務分布預測實驗
        5.2.1 實驗設計
        5.2.2 實驗結果與分析
        5.2.3 實驗結論
    5.3 基于預測的任務分配實驗
        5.3.1 實驗設計
        5.3.2 實驗結果與分析
        5.3.3 實驗結論
    5.4 基于可靠性的任務分配實驗
        5.4.1 實驗設計
        5.4.2 實驗結果與分析
        5.4.3 實驗結論
    5.5 本章小結
結論
參考文獻
致謝
作者簡歷及攻讀碩士學位期間的科研成果



本文編號：3857909